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自注意力机制（Self-attention)(上）

通常所做的操作都是输入一个向量到模型中，假设的型输入向量是个数不一样d呢？

自注意力机制（Self-attention)(上）_第1张图片

如果输入是句子的话，那么模型的输入个数就是不一样的，可以对所有单词用向量表示，如下图，但是这就造成每一个向量之间没有任何关系，所以可以进行Word Embedding，有关联的就会聚集在一起

自注意力机制（Self-attention)(上）_第2张图片

比如输入一段语音，每25ms为一个向量，每移动10ms为另一个向量，那么一秒钟就有100个向量

自注意力机制（Self-attention)(上）_第3张图片

一个social network，一个图表也可以看做一堆向量。Graph就是一堆向量。

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一个分子也可以看作为Graph

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输入是一堆向量，输出的可能性有

①每一个向量都对应的一个label（如文字词性标注、语音识别等）

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②整个sequence有一个label(如一段话的积极还是消极、语音语色识别、分子的性质识别）

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③机器自己决定输出label的个数

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现在着重介绍第一种

若采用把sequence拆成一个个向量各个击破，会有很大不足，如以下saw会输出一样，区分不出来

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可不可以在全连接层的各个向量前后串起来，使之考虑到相邻向量的关系，把window变大一点，就可以找到frame？

这个方法不好

自注意力机制（Self-attention)(上）_第10张图片

更好的办法如下

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经过Self-attention模块，每个向量变成考虑到整个sequence的向量，并且这个self-attention可以使用很多次

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Self-attention的 工作原理

模块的输入可以是input也可以是隐藏层的输出，模块的输出都是考虑到所有输入之间的关系

接下来解释一下怎么产生的b_{1}这个向量

找到sequence中其他向量哪一个和a_{1}最相关，每一个向量和a_{1}的关联程度用α来表示

自注意力机制（Self-attention)(上）_第13张图片

自动决定两个向量之间的关联性

需要一个计算Attention的模组，常见的做法为Dot-product（最常用）

自注意力机制（Self-attention)(上）_第14张图片

常见的方法还有Additive

自注意力机制（Self-attention)(上）_第15张图片

 

套用在Self-attentin

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自注意力机制（Self-attention)(上）_第17张图片

知道哪些向量和a_{1}最有关系，接下来根据α的值抽取信息

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如果a_{1}和a_{2}关联性很大，那么\alpha _{12}很大，那么得到的b_{1}就和v_{2}比较接近。即谁的attention的分数最大，谁的那个v就会Dominant你抽出来的结果

即输出b1的原理

自注意力机制（Self-attention)(上）_第19张图片

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