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神经网络通俗理解学习笔记(3)注意力神经网络

news 文章来源：https://blog.csdn.net/applewld/article/details/142286220 2025/5/25 19:36:12

Tansformer

- 什么是注意力机制
- 注意力的计算
- 键值对注意力和多头注意力
- 自注意力机制
- 注意力池化及代码实现
- Transformer模型
- Transformer代码实现
- BERT 模型
- GPT 系列模型
- - GPT-1模型思想
  - GPT-2模型思想
  - GPT-3 模型思想
- T5模型
- ViT模型
- Swin Transformer模型
- GPT模型代码实现

什么是注意力机制

注意力机制的发展史
Attention Mechanism
Mnih V, Heess N, Graves A. Recurrent models of visual attention, 2014.
Vaswani A, et al. Attention is alyouneed, 2017. （Tansformer首篇文章）

生物学中的注意力
从众多信息中选择出对当前任务目标更关键的信息

深度学习中的注意力机制
让神经网络能够更加关注图像中的重要特征，而不是整张图像

编解码器架构
大多数注意力机制都附着在Encoder-Decoder框架下
注意力机制是一种思想，本身并不依赖于任何框架

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编码器的信息被压缩到编码器和解码器之间固定长度的向量
会导致很多信息的损失
存在信息瓶颈的问题

解决办法：
NLP中的注意力机制
上下文向量c应可访问输入序列所有部分，而不仅是最后一个
每一时刻产生不同的语言编码向量，表示不同的关注区域

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注意力机制的类型
隐式注意力:非常深的神经网络已经学会了一种形式的隐式注意
显式注意力:根据先前输入的记忆“权衡”其对输入的敏感度

注意力机制的类型
软注意力:函数在其域内平滑变化，因此是可微的
硬注意力:用随机抽样模型代替了确定性方法，不可微的

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编解码器架构中的注意力机制
注意力权重的计算:

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建立编码器到解码器之间非线性的映射关系

把yi-1看作是一个查询向量，看和编码器中哪个隐状态hj最相关

注意力的可视化
对齐alignment
权重是动态计算的
允许一对多的关系

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注意力的计算

编码器-解码器中的注意力
神经网络的输出
注意力就是衡量两种隐状态间对齐”程度的分数

输入是解码器先前的状态
以及各个时刻编码器的隐藏状态
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输出就是一个权重
表示编码器和解码器2种状态间的关联关系。并且捕捉对齐关系

如何计算注意力
注意力就是衡量编码器隐状态与前一时刻解码器输出对齐的分数

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第二种最常用，将注意力参数转化为小型的全连接网络

注意力相当于一组可以训练的权重
可以用标准的反向传播算法进行调整

解码器决定原来要输入注意句子中哪一部分
通过让解码器有注意力机制，减轻编码器必须将输入的序列语句中所有信息编码成固定长度向量的这种负担。
通过这种方法信息可以分布在整个序列中
解码器可以相应的选择检索这些信息

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注意视角，是解码器来注意编码器中当中的隐状态序列，从他这里去关注重要信息

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全局注意力和局部注意力
Global Attention:在整个输入序列上计算注意力分数
Local Attention:只考虑输入单元/标记的一个子集

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注意力权重是剧烈变化，不像全连接权重缓慢变化
而且注意力的输入是隐状态，全连接输入的是前一层的神经元

自注意力机制
·Self-Attention:序列自身的注意力

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把序列转化成一个新序列在输入
可以看作是对输入序列的一种预处理

注意力机制的优点

解决了编码器到解码器之间信息传递的瓶颈问题
建立编码器状态和解码器间直接联系，消除了梯度消失问题(RNN 级联造成)
提供了更好的可解释性

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注意力权重关系图

注意力与transformer
transformer:编码器到解码器两个序列之间的一个转换器
注意力机制某种程度上就是transformer

注意力机制是transformer模型的核心部分
主要处理信息序列的处理问题
通过学习不同位置之间的关系来决定对哪些位置进行重点的关注从而输出更加准确的结果

注意力机制的应用
通用的NLP模型，文本生成、聊天机器人、文本分类等任务
图像分类模型中也可以使用注意力机制，VisionTransformer

键值对注意力和多头注意力

经典注意力机制计算：
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直接使用编码器隐状态计算注意力的局限：
注意力分数仅基于隐藏状态在序列中的相对位置而不是他们的内容，限制了模型关注相关信息的能力

故引入键值对

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query可以看作是解码器上一回的输出
key value 由input 线性变化得来
value不参与计算实现相似性和内容的分离

键值对注意力分数的计算:
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dk是向量的维度

QK相当于求了相似性

Q、K、V本质都是输入向量的线性变换

W都是训练得到的

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当key和value相等就回到了前面的经典注意力机制

key value分离带来更多灵活性

多头注意力机制
Multi-Head Attention:多个查询向量

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每个Q关注X不同的角度不同部分
使模型学习到更加丰富的内容
捕获X更多信息
并行还能提高训练效率

自注意力机制

Self-Attention:
The animal didn’t cross the street it was too tired.because

it到底知道animal还是street呢

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自注意
可以让模型聚焦在输入的重要部分，忽略不相关信息
能处理变长的信息图像文本等
而且可以在不改变模型结构情况下，加强模型的表示能力
还能减少模型的复杂度，因为只对关键信息进行处理

获取输入向量的OKV值
三个权重矩阵训练得到
Query:查询
Key:键
Value:值

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qkv分别由词嵌入向量与权重相乘得到

自注意力分数
查询向量q和各个单词的键向量求点积运算

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Softmax归一化
除以key向量维度的平方根
使得梯度更加稳定

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softmax求出来的注意力分布
表示每个词对各个位置的关注程度

注意力加权求和

保留想关注的词
淹没不相干的词
加权和为自注意力输出

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汪意力矩阵计算
一次性计算出所有位置的的Attention输出向量

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QK 相乘是求相似度
softmax是为获取自注意力分布

K和V分离是为了使模型更灵活捕获更多信息
V保存了输入的内容
Z表示序列自身内部不同元素间的注意力关系

自注意力机制的理解
计算输入序列每个元素与其余元素之间的相关性得分

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注意力池化及代码实现

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颜色越浅表示权重越大

注意力池化
Q与K的计算构成注意力池化
注意力池化对输入进行选择并生成最终输出

对信息筛选的本身其实就是池化

对输入进行选择并生成输出这一过程就是池化

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非参数注意力池化

非参数就是不用训练
,

平均注意力池化

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通用注意力池化公式
Nadaraya-Watson核回归公式

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参数注意力池化
令查询O和键K之间的距离乘以可学习参数w

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Transformer模型

RNN 和LSTM 都存在梯度爆炸的问题
transformer通过自注意力机制的建模避免了这一问题

模型结构
六个编码器串联
六个解码器串联
编解码器互联

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编码器把输入变成一些向量
解码器则利用这些向量来输出序列
两者通过注意力机制交互，使得解码器能够根据输入序列生成输出序列

可以理解为彼此通过多次非线性变化在不同空间提取更多特征

编码器的结构相同，但不共享权重

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嵌入算法转化为向量
超参数:512

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每个词都独立
词与词间的关系通过自注意力机制来表达

前向反馈没有相互之间的计算，因此前向反馈层可以并行运算

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多头自注意力层

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一个输入X会生成不同的Q、K、V
得到不同的Z
然后再拼接他们

扩展模型关注不同位置的能力
为注意力层提供了多个表示子空间

有点类似CNN中的不同卷积核
用于捕捉输入空间不同维度特征

不同颜色代表不同头
颜色深浅代表自注意力权重
以it为例，编码时关注重点

The animal
tired

一个头关注animal
一个头关注tired

位置嵌入
为了让模型了解单词的顺序，我们添加了位置编码向量

embedding 单词嵌入向量可以通过预训练的word2vector 或者 glove 获取或者训练得到
位置编码使用正余弦函数定义

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transformer并不是RNN结构而是使用全局信息，无法利用单词顺序信息，所以要引入位置嵌入向量保存位置信息

残差结构
更容易学习复杂特征
避免梯度消失和爆炸
训练更稳定，收敛快

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每一步解码都要编码器的输出来生成输出序列中下一个单词的表示
通过连接编码器和解码器，模型可以有效利用编码器对输入序列的理解，从而输出更有效输出序列
也可以避免信息丢失问题，从而提高模型整体性能

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编解码器协同工作

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线性层和softmax层

线性层:转化为logits向量
每个单元格对应一个单词分数
softmax层:转化为概率
选择具有最高概率的单词作输出

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优缺点
与RNN相比更易并行化训练;本身无单词顺序，要加入位置嵌入
重点是自注意力结构OKV矩阵;多头注意力含多个自注意力模块
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Transformer代码实现

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数据太烂了，并不是说transformer不行
可以借鉴代码

BERT 模型

BERT是什么
Bidirectional Encoder Representations from Transformers
Transformer编码器堆叠;预训练+精调两步结构

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模型结构
主要特点在于其双向性，利用双向语言表示来训练模型

三种transformer的变体
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BERT 箭头是双向
GPT只是单向

传统transformer模型只考虑左边语境对当前词语的影响
BERT同时考虑了左右2侧的语境
使其能在语义和语法方便更好理解文本

模型结构
主要特点在于其双向性，利用双向语言表示来训练模型

ELMo箭头也是双向，但与BERT目标函数不同

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BERT特色：

Embedding词嵌入
将文本中的词语(或字符)转化为向量表示
通过预训练好的词向量矩阵来实现，用来捕捉词语间语义关系

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预训练: Masked语言模型
通过随机掩盖一些词语学习语义关系，更好地理解上下文信息

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预训练:下一句预测
面向问答和自然语言推理任务
使模型理解两个句子间关系
语料选文档级别的
预训练可达97-98%准确率

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精调Fine-Tuning
通常只会更新BERT模型的最后一层
对于句子级别分类任务中，增加softmax层

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精调Fine-Tuning

MNLI 评估文本推理任务能力
QQP 和 QNLI 测试问答任务效果
STS-B 测试语义相似度判定效果
MRPC测试抄袭检测中的效果
RTE 评估文本蕴含任务的能力
SWAG 评估推理生成任务能力

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SST-2 测试情感分析任务效果
COLA 测试模型在语言规则接受性判定任务中的效果
SQUAD 测试模型在问答任务中的效果
CONLL-2003 NER 测试模型在命名实体识别任务中的效果

优点
效果显著
能力强
通用性强

缺点·
计算复杂度高
训练数据量大
解释性差

GPT 系列模型

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GPT-1模型思想

传统监督学习的缺点:高质量标注数据获取难，模型泛化难
将无监督的预训练与有监督的下游任务精调相结合

高质量数据少，那就用transformer 的decoder来生成进行预训练
所以是生成式预训练模型
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BERT用的是transformer的encoder
GPT用的是decoder

GPT更适合文本生成领域

GPT-1模型架构
12个Transformer中的Decoder模块经修改后组成

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GPT-1无监督预训练

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GPT-1有监督精调

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GPT-1数据集

BookCorpus数据集:7000本没有发布的书籍

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GPT-1 性能

在监督学习12个任务中9个SOTA
比LSTM模型稳定，泛化能力强
简单的领域专家，而非通用语言学家
无监督生成式预训练替代监督式学习

GPT-2模型思想

实现多任务在同一模型上学习，扩增数据集和模型参数

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GPT-2模型思想
任何有监督任务都是语言模型的一个子集
当模型的容量非常大且数据量足够丰富时，仅仅靠训练语言模型的学习便可以完成其他有监督学司的任务

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GPT-2 数据集
WebText:Reddit上高赞文章
800万篇，40G
移除wikipedia文章

GPT-2 模型参数
字典大小为50257
滑动窗口大小为 1024
batchsize大小为 512
残差层初始化值用 1/N 缩放

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GPT-2 性能
8个语言模型中7个SOTA
Children’s Book Test”数据集命名实体识别任务超SOTA7%
LAMBADA"数据集将困惑度从99.8降到8.6
阅读理解数据中超过4基线模型中3个

GPT-3 模型思想

海量参数1750亿，45TB训练数据，大力出奇迹!

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对话模式
对模型进行引导，教会它应当输出什么内容

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元学习 Meta-Learning
通过学习任务间共性和差异，发现规律，并将其应用到新任务

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情景学习 In-context Learning
从上下文信息中学习语言含义和语法规则，来提高模型性能

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根据提示情境，有针对性回答
Prompt学习方法

用户:你觉得tiktok是个好应用吗?
GPT: Do you think tiktok is a good app?
GPT:tiktok是什么呀?
GPT:我不能做出有偏袒的评价

零样本、单样本、少量样本

Zero-shot Learning
One-shot Learning
Few-shot Learning
GPT3中使用了这三种学习方式

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GPT-3 数据集
根据数据集的不同的质量赋予了不同的权值

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GPT-3 模型参数
96层的多头transformer，头个数为 96
词向量的长度是 12,888

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GPT-3 性能
在很多复杂的NLP任务中取得了非常震惊的效果
transformer架构，模型结构并没有创新性的设计

典型不足:

不会判断命题有效与否
难保证生成文章不含敏感内容
不能保证长文章的连贯性，存在不停重复问题

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1代主要是无监督生成式预训练
2代主要是多任务学习
3代主要是情境学习

模型结构上变化不大，主要差别在模型参数量和训练数据爆炸式增长

T5模型

transformer的重要变体
google19年出品的预训练模型

基本思想
T5:Transfer Text-to-Text Transformer

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基本思想
将所有 NLP任务都转化成 Text-to-Text(文本到文本)任务

词表示发展史

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历史贡献

70多项实验
34页论文
大规模实证评估
重要的迁移学习基准

模型结构
预训练策略:编解码器结构、语言模型、基于前缀的语言模型

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三种不同的注意力机制掩码操作:

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预训练策略
关键步骤的探索流程分四个方面比较

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自监督的预训练方法:

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预训练数据集
C4 dataset: Colossal Clean Crawled Corpus，750G训练数据

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删去重复的

模型版本
参数量越大模型的效果也会越好
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ViT模型

transformer在视觉领域的应用

Transformer的好处

更容易将序列数据并行化（RNN是将一个单词作为输入，每次一个，transformer可以将句子中所有单词作为输入）
注意力机制捕获上下文信息（可以访问过去信息，RNN只能一定程度上访问，长期信息容易丢失）
位置嵌入可存储单词的位置信息

模型结构：
图片切分预处理
patch+position嵌入
Transformer编码器
MLP头及分类

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数据预处理

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Patch和位置嵌入
用全连接层对维度进行缩放Patch Embedding:)

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transformer编码器
Layer Norm
QKV分离
残差跳线连接

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MLP头
把之前额外添加的分类专属向量单独提取出来
分类头其实就是一个全连接层

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性能对比
在浅层和深层表示之间具有更多相似性
能从浅层获得全局表示，也能从浅层的局部表示学习信息
跳线连接比ResNet中的影响更大，且显著影响表示的性能和相似性
比 ResNet 保留了更多的空间信息
能够学习大规模数据里的高质量中间表示

CNN 只关注感受野内的信息，而不关注全局信息
可以视为一个简化版的自注意力模型
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Swin Transformer模型

shift+windows

CNN和transformer结合

要解决的问题
图像目标尺度变化大时，不同场景下Transfomer结构性能不稳定
图像分辨率高、像素点多，全局自注意力机制的运算量大

使用移动窗口，将注意力限制在局部范围内，但是保持跨窗口的连接
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极大减少计算量

模型结构
层次化设计:包含四个阶段，每个都会缩小特征图分辨率
W-MSA:Window Multi-head Self Attention
SW-MSA: Shifted Window Multi-head Self Attention
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输入预处理
Patch Partition:把图片切成x4的patch，i通过嵌入操作向量化
单个patch特征维度为4x4x3=48维