神经网络算法：一文搞懂Attention（注意力）机制
神经网络算法：一文搞懂Attention（注意力）机制
本文将从Attention的本质、原理和应用三个方面，为您详细解析这一在AI领域具有革命性意义的机制。
Attention的本质
核心逻辑：从关注全部到关注重点
Attention机制处理长文本时，能从中抓住重点，不丢失重要信息。这种机制类似于人类看图片时的逻辑：我们并不会看清图片的全部内容，而是将注意力集中在图片的焦点上。我们的视觉系统就是一种Attention机制，通过将有限的注意力集中在重点信息上，从而节省资源，快速获得最有效的信息。
视觉系统就是一种Attention机制
Transformer：《Attention is All You Need》
Transformer模型完全基于注意力机制，避开了传统的RNN或CNN结构。它引入了Self-Attention机制，使模型可以对输入序列中的所有元素进行关联建模。Multi-Head Attention使得模型能够从多个角度捕获输入序列的信息。这些创新为后续的大规模预训练语言模型（如BERT、GPT等）奠定了基础。
在AI领域，Attention机制的发展路径可以概括为：Attention -> Transformer -> BERT、GPT -> NLP。
Attention的原理
原理初体验：小故事讲解Attention原理
Attention机制好比在图书馆中有大量的书籍，每本书都有特定的编号和内容。当想要了解某个主题（比如“漫威”）时，会查找与这个主题相关的书籍。与“漫威”直接相关的动漫、电影书籍会仔细地阅读（权重高），而与“漫威”间接相关的二战书籍只需要简单浏览一下（权重低）。这个过程就体现了Attention机制的核心思想：根据信息的重要性来分配注意力。
Attention机制：了解漫威
Attention原理：3阶段分解
Attention机制的原理图
- 第一步：query 和 key 进行相似度计算，得到权值。
- 第二步：将权值进行归一化，得到直接可用的权重。
- 第三步：将权重和 value 进行加权求和。
从RNN时代到Transformer，再到GPT和BERT，Attention机制经历了从死记硬背到提纲挈领，再到融会贯通的进化过程，展现了强大的表达学习能力。
Attention的应用
CNN + Attention
CNN的卷积操作可以提取重要特征，这体现了Attention的思想。但是CNN的卷积感受视野是局部的，需要通过叠加多层卷积区去扩大视野。以下是CNN与Attention结合的几种方式：
- 在卷积操作前做Attention：例如Attention-Based BCNN-1，对两段输入的序列向量进行Attention，计算出特征向量，再拼接到原始向量中，作为卷积层的输入。
- 在卷积操作后做Attention：例如Attention-Based BCNN-2，对两段文本的卷积层的输出做Attention，作为池化层的输入。
- 在池化层做Attention：例如Attention pooling，首先用LSTM学到一个比较好的句向量作为query，然后用CNN先学习到一个特征矩阵作为key，再用query对key产生权重，进行Attention，得到最后的句向量。
LSTM+Attention
LSTM内部的门控机制（输入门和遗忘门）在一定程度上体现了Attention的思想。但是LSTM需要一步一步去捕捉序列信息，在长文本上的表现会随着步骤的增加而慢慢衰减，难以保留全部的有用信息。
LSTM通常需要得到一个向量，再去做任务，常用方式有：
- 直接使用最后的隐藏层（可能会损失一定的前文信息，难以表达全文）。
- 对所有步骤下的隐藏层进行等权平均（对所有步骤一视同仁）。
- Attention机制，对所有步骤的隐藏层进行加权，把注意力集中到整段文本中比较重要的隐藏层信息。这种方式的性能比前面两种要好一点，同时方便可视化观察哪些步骤是重要的。