Transformer之后注意力

在Transformer模型中，除了自注意力机制（self-attention）之外，还引入了另一种注意力机制，即Transformer之后注意力（Transformer Encoder-Decoder Attention）。

在经典的Transformer模型中，包含了编码器（Encoder）和解码器（Decoder）两个部分。编码器负责将输入序列进行编码，而解码器则根据编码器的输出生成目标序列。为了使解码器能够关注到编码器中合适的位置，Transformer引入了Transformer之后注意力机制。

具体来说，在解码器的每个位置，它会考虑编码器的所有位置，并计算一个注意力权重向量。这样，解码器就可以根据这个注意力权重向量来加权编码器的输出。这种方式使得解码器能够有选择性地关注编码器中与当前解码位置相关的信息。

Transformer之后注意力的计算方式与自注意力类似，但是注意力矩阵的计算过程中使用的是解码器的位置嵌入向量和编码器的输出向量进行计算。通过对编码器输出的加权，解码器可以更好地利用编码器的信息来生成准确的目标序列。

综上所述，Transformer之后注意力机制在Transformer模型中起着关键的作用，帮助解码器关注到与当前解码位置相关的编码器信息，从而提高翻译、生成等任务的性能。

相关问题

transformer 自注意力

### Transformer 模型中的自注意力机制

#### 自注意力机制概述

在 Transformer 架构中，自注意力（self-attention）是一种允许输入序列的不同位置相互关联的方法。这种机制使得模型能够更好地捕捉到句子内部不同单词之间的依赖关系[^1]。

具体来说，在处理一个给定的词时，自注意力层会考虑该词与其他所有词语的关系，并据此调整其表示形式。这不仅限于相邻词语间的局部上下文，而是扩展到了整个句子范围内的全局信息获取[^2]。

#### 工作流程详解

为了计算某个特定位置 i 上的输出向量 zi ，自注意力机制执行如下操作：

1. **线性变换**：对于查询 Q、键 K 和值 V 向量分别应用不同的权重矩阵 WQ , WK 和 WV 。这些矩阵用于将原始特征映射至新的空间维度。

\[
Q = XW_Q,\quad K=XW_K,\quad V=XW_V
\]

2. **缩放点积相似度得分**：通过计算查询 q_i 与其它所有键 k_j 的内积来衡量两者间的重要性程度 s_{ij}；之后除以根号下 d_k (d_k 表示 key 维度大小)，从而稳定梯度传播过程。

\[
S(i,j)=\frac{q_i^Tk_j}{\sqrt{d_k}}
\]

3. **Softmax 归一化**：对上述得到的未加权分数施加 Softmax 函数，确保最终获得的概率分布之和等于 1。

\[
a_{i j}=\operatorname{softmax}\left(\frac{q_i^T k_j}{\sqrt{d_k}}\right)
\]

4. **加权求和**：利用上一步骤产生的概率作为系数，对相应的 value v_j 加权平均，形成目标位置的新表达 z_i 。

\[
z_i=\sum_ja_{i j}v_j
\]

此过程中涉及到三个核心组件——Query(查询), Key(键) 及 Value(值)—它们共同决定了如何分配注意力权重以及怎样组合来自其他位置的信息。

import torch
import math

def scaled_dot_product_attention(query, key, value):
    dim_key = query.size(-1)
    
    scores = torch.bmm(query, key.transpose(1, 2)) / math.sqrt(dim_key)

    attention_weights = torch.softmax(scores, dim=-1)

    output = torch.bmm(attention_weights, value)
    
    return output, attention_weights

transformer，注意力可视化

在Transformer模型中，注意力可视化是一种将模型的注意力权重以热力图的形式展示出来的方法。这种可视化方法可以帮助我们更好地理解模型在处理输入时所关注的部分。通过注意力可视化，我们可以看到模型在不同位置对输入的关注程度，从而更好地理解模型的决策过程和内部机制。引用介绍了使用多头自注意力机制的数据情况，其中权值维度为[1,8,25,25]，表示了Transformer编码器部分中softmax之后的注意力权重。而引用提到了通过命名实体识别模型得到的关于Transformer模型中注意力的可视化图（热力图）。为了方便进行注意力的可视化，BertViz这个工具被开发出来，它支持在Transformer模型中可视化注意力，包括BERT、GPT-2、XLNet、RoBERTa、XLM、CTRL等模型。通过使用BertViz，我们可以更直观地观察和分析Transformer模型的注意力机制。