从Seq2seq到Attention模型到Self Attention（二）

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从Seq2seq到Attention模型到Self Attention（一）

——作者：Bgg——

系列一介绍了Seq2seq和 Attention model。这篇文章将重点摆在Google於2017年发表论文“Attention is all you need”中提出的 “”The transformer模型。”The transformer”模型中主要的概念有2项：1. Self attention 2. Multi-head，此外，模型更解决了传统attention model中无法平行化的缺点，并带来优异的成效。

前言

系列一中，我们学到attention model是如何运作的，缺点就是不能平行化，且忽略了输入句中文字间和目标句中文字间的关係。

为了解决此问题，2017年，Self attention诞生了。

Self Attention

Self attention是Google在 “Attention is all you need”论文中提出的”The transformer”模型中主要的概念之一，我们可以把”The transformer”想成是个黑盒子，将输入句输入这个黑盒子，就会產生目标句。

最特别的地方是，”The transformer”完全捨弃了RNN、CNN的架构。

The transformer

“The transformer”和Seq2seq模型皆包含两部分：Encoder和Decoder。比较特别的是，”The transformer”中的Encoder是由6个Encoder堆积而成(paper当中N=6)，Deocder亦然，这和过去的attention model只使用一个encoder/decoder是不同的。

Query, Key, Value

进入”The transformer”前，我们重新复习attention model，attention model是从输入句<X1,X2,X3…Xm>產生h1,h2,h….hm的hidden state，透过attention score α 乘上input 的序列加权求和得到Context vector c_{i}，有了context vector和hidden state vector，便可计算目标句<y1…yn>。换言之，就是将输入句作为input而目标句作为output。

如果用另一种说法重新詮释：

输入句中的每个文字是由一系列成对的 <地址Key, 元素Value>所构成，而目标中的每个文字是Query，那麼就可以用Key, Value, Query去重新解释如何计算context vector，透过计算Query和各个Key的相似性，得到每个Key对应Value的权重係数，权重係数代表讯息的重要性，亦即attention score；Value则是对应的讯息，再对Value进行加权求和，得到最终的Attention/context vector。

笔者认为这概念非常创新，特别是从attention model到”The transformer”间，鲜少有论文解释这种想法是如何连结的，间接导致”attention is all you need”这篇论文难以入门，有兴趣可以参考key、value的起源论文 Key-Value Memory Networks for Directly Reading Documents。

在NLP的领域中，Key, Value通常就是指向同一个文字隐向量(word embedding vector)。

有了Key, Value, Query的概念，我们可以将attention model中的Decoder公式重新改写。1. score e_{ij}= Similarity(Query, Key_{i})，上一篇有提到3种计算权重的方式，而我们选择用内积。2. 有了Similarity(Query, Key_{i})，便可以透过softmax算出Softmax(sim_{i})=a_{i}，接著就可以透过attention score a_{i}乘上Value_{i}的序列和加总所得 = Attention(Query, Source)，也就是context/attention vector。

在了解Key, Value, Query的概念后，我们可以进入”the transformer”的世界了。

Scaled Dot-Product Attention

如果仔细观察，其实“The transformer”计算 attention score的方法和attention model如出一辙，但”The transformer”还要除上分母=根号d_{k}，目的是避免内积过大时，softmax產出的结果非0即1。

Three kinds of Attention

“The transformer”在计算attention的方式有三种，1. encoder self attention，存在於encoder间. 2. decoder self attention，存在於decoder间，3. encoder-decoder attention, 这种attention算法和过去的attention model相似。

接下来我们透过encoder和decoder两部份，来分别介绍encoder/decoder self attention。

Encoder

我们将”The transformer”模型分为左右两部分，左边是Encoder，如前述，”Attention is all you need”当中N=6，代表Encoder部分是由6个encoder堆积而成的。其中在计算encoder self attention时，更透过multi-head的方式去学习不同空间的特徵，在后续内容会探讨multi-head的部分。

如何计算encoder self attention?

我们先用微观的角度来观察Attention(q_{t}, K, V)，也就是输入句中的某个文字，再将所有输入句中的文字一次用矩阵Attention(Q,K,V)来解决。

第一步是创造三个encoder的输入向量Q,K,V，举例来说，“Are you very big?”中的每一个字的隐向量都有各自的Q,K,V，接著我们会乘上一个初始化矩阵，论文中输出维度d_{model}=512。

第二步是透过内积来计算score <q_{t}, k_{s}>，类似attention model 中的score e_{ij}。假设我们在计算第一个字”Are”的self-attention，我们可能会将输入句中的每个文字”Are”, ”you”, ‘very’, ‘big’分别和”Are”去做比较，这个分数决定了我们在encode某个特定位置的文字时，应该给予多少注意力(attention)。所以当我们在计算#位置1的self-attention，第一个分数是q1、k1的内积 (“Are vs Are”)，第二个分数则是q1、k2 (“Are vs you”)，以此类推。

第三步是将算出的分数除以根号d_{k}，论文当中假定d_{k}=64，接著传递至exponential函数中并乘上1/Z，其实这结果就是attention/softmax score，我们可以把1/Z看成是softmax时，所除上的exponential总和，最终的总分数就是attention score，代表我们应该放多少注意力在这个位置上，也就是attention model的概念，有趣的是，怎麼算一定都会发现自己位置上的分数永远最高，但有时候可以发现和其他位置的文字是有关联的。

最后一步就是把attention score再乘上value，然后加总得到attention vector(z_{I})，这就是#位置1的attention vector z1，概念都和以往的attention model类似。

以上就是self-attention的计算，算出来的向量我们可以往前传递至feed-forward neural network，实际的运作上，是直接将每个文字同时处理，因此会变成一个矩阵，而非单一词向量，计算后的结果attention vector也会变成attention matrix Z。

Multi-head attention

有趣的是，如果我们只计算一个attention，很难捕捉输入句中所有空间的讯息，为了优化模型，论文当中提出了一个新颖的做法：Multi-head attention，概念是不要只用d_{model}维度的key, value, query们做单一个attention，而是把key, value, query们线性投射到不同空间h次，分别变成维度d_{q}, d_{k} and d_{v}，再各自做attention，其中，d_{k}=d_{v}=d_{model}/h=64，概念就是投射到h个head上。

此外，”The transformer”用了8个attention head，所以我们会產生8组encoder/decoder，每一组都代表将输入文字的隐向量投射到不同空间，如果我们重复计算刚刚所讲的self-attention，我们就会得到8个不同的矩阵Z，可是呢，feed-forward layer期望的是一个矩阵而非8个，所以我们要把这8个矩阵併在一起，透过乘上一个权重矩阵，还原成一个矩阵Z。

Residual Connections

Encoder还有一个特别的架构，Multihead-attention完再接到feed-forward layer中间，还有一个sub-layer，会需要经过residual connection和layer normalization。

Residual connection 就是构建一种新的残差结构，将输出改写成和输入的残差，使得模型在训练时，微小的变化可以被注意到，这种架构很常用在电脑视觉(computer vision)，有兴趣可以参考神人Kaiming He的Deep Residual Learning for Image Recognition。

Layer normalization则是在深度学习领域中，其中一种正规化方法，最常和batch normalization进行比较，layer normalization的优点在於它是独立计算的，也就是针对单一样本进行正规化，batch normalization则是针对各维度，因此和batch size有所关联，可以参考layer normalization。

Position-wise Feed-Forward Networks

Encoder/Decoder中的attention sublayers都会接到一层feed-forward networks(FFN)：两层线性转换和一个RELU，论文中是根据各个位置(输入句中的每个文字)分别做FFN，举例来说，如果输入文字是<x1,x2…xm>，代表文字共有m个。

其中，每个位置进行相同的线性转换，这边使用的是convolution1D，也就是kernel size=1，原因是convolution1D才能保持位置的完整性，可参考CNN，模型的输入/输出维度d_{model}=512，但中间层的维度是2048，目的是为了减少计算量，这部分一样参考神人Kaiming He的Deep Residual Learning for Image Recognition。

Positional Encoding

和RNN不同的是，multi-head attention不能学到输入句中每个文字的位置，举例来说，“Are you very big?” and “Are big very you?”，对multi-head而言，是一样的语句，因此，”The transformer”透过positional encoding，来学习每个文字的相对/绝对位置，最后再和输入句中文字的隐向量相加。

论文使用了方程式PE(pos, 2i)=sin(pos/10000^{2i/d_{model}})、PE(pos, 2i+1)=cos(pos/10000^{2i/d_{model}})来计算positional encoding，pos代表的是位置，i代表的是维度，偶数位置的文字会透过sin函数进行转换，奇数位置的文字则透过cos函数进行转换，藉由三角函数，可以发现positional encoding 是个有週期性的波长；举例来说，[pos+k]可以写成PE[pos]的线性转换，使得模型可以学到不同位置文字间的相对位置。

如下图，假设embedding 的维度为4：

每列对应的是经过positional encoding后的向量，以第一列而言，就是输入句中第一个文字隐向量和positioncal encoding后的向量和，所以每列维度都是d_{model}，总共有pos列，也就是代表输入句中有几个文字。

下图为含有20字的输入句，文字向量维度为512，可以发现图层随著位置產生变化。

Encoder内容告一段落，接下来让我们看Decoder的运作模式。

Decoder

Masked multi-head attention

Decoder的运作模式和Encoder大同小异，也都是经过residual connections再到layer normalization。Encoder中的self attention在计算时，key, value, query都是来自encoder前一层的输出，Decoder亦然。

不同的地方是，为了避免在解码的时后，还在翻译前半段时，就突然翻译到后半段的句子，会在计算self-attention时的softmax前先mask掉未来的位置(设定成-∞)。这个步骤确保在预测位置i的时候只能根据i之前位置的输出，其实这个是因应Encoder-Decoder attention 的特性而做的配套措施，因为Encoder-Decoder attention可以看到encoder的整个句子，

Encoder-Decoder Attention

“Encoder-Decoder Attention”和Encoder/Decoder self attention不一样，它的Query来自於decoder self-attention，而Key、Value则是encoder的output。

至此，我们讲完了三种attention，接著看整体运作模式。

从输入文字的序列给Encoder开始，Encoder的output会变成attention vectors的Key、Value，接著传送至encoder-decoder attention layer，帮助Decoder该将注意力摆在输入文字序列的哪个位置进行解码。

The Final Linear and Softmax Layer

Decoder最后会產出一个向量，传到最后一层linear layer后做softmax。Linear layer只是单纯的全连接层网络，并產生每个文字对应的分数，softmax layer会将分数转成机率值，最高机率的值就是在这个时间顺序时所要產生的文字。

Why self attention?

过去，Encoder和Decoder的核心架构都是RNN，RNN把输入句的文字序列 (x1…, xn)一个个有序地转成hidden encodings (h1…hn)，接著在產出目标句的文字序列(y1…yn)。然而，RNN的序列性导致模型不可能平行计算，此外，也导致计算复杂度很高，而且，很难捕捉长序列中词语的依赖关係(long-range dependencies)。

透过 “the transformer”，我们可以用multi-head attention来解决平行化和计算复杂度过高的问题，依赖关係也能透过self-attention中词语与词语比较时，长度只有1的方式来克服。

Future

在金融业，企业可以透过客户歷程，深入了解客户行为企业，进而提供更好的商品与服务、提升客户满意度，藉此创造价值。然而，和以往的基本特徵不同，从序列化的客户歷程资料去萃取资讯是非常困难的，在有了self-attention的知识后，我们可以将这种处理序列资料的概念应用在复杂的客户歷程上，探索客户潜在行为背后无限的商机。

笔者也推荐有兴趣钻研self-attention概念的读者，可以参考阿里巴巴所提出的论文ATrank，此篇论文将self-attention应用在產品推荐上，并带来更好的成效。

参考

[1] Learning Phrase Representations using RNN Encoder–Decoder for Statistical Machine Translationr. arXiv:1406.1078v3 (2014).

[2] Sequence to Sequence Learning with Neural Networks. arXiv:1409.3215v3 (2014).

[3] Neural machine translation by joint learning to align and translate. arXiv:1409.0473v7 (2016).

[4] Effective Approaches to Attention-based Neural Machine Translation. arXiv:1508.0402v5 (2015).

[5] Convolutional Sequence to Sequence learning. arXiv:1705.03122v3(2017).

[6] Attention Is All You Need. arXiv:1706.03762v5 (2017).

[7] ATRank: An Attention-Based User Behavior Modeling Framework for Recommendation. arXiv:1711.06632v2 (2017).

[8] Key-Value Memory Networks for Directly Reading Documents. arXiv:1606.03126v2 (2016).

[9] Show, Attend and Tell: Neural Image Caption Generation with Visual Attention. arXiv:1502.03044v3 (2016).

[10] Deep Residual Learning for Image Recognition. arXiv:1512.03385v1 (2015).

[11] Layer Normalization. arXiv:1607.06450v1 (2016).

来源：

https://medium.com/@bgg/seq2seq-pay-attention-to-self-attention-part-1-d332e85e9aad

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