Pytorch注意力机制下的向量相加

Pytorch注意力机制下的向量相加 一、期望

        软性注意力机制(Soft Attention Mechanism)是一种常见的注意力机制。假设输入N个向量，输出为1个向量，那么软性注意力机制的核心思想是设计一个打分函数s，用于计算输入的每一个向量的分数，然后通过softmax计算公式求得每个向量的权重，最终运用向量线性相加的方式得到最终的1个向量。如下图所示：

        实际上打分函数s还要输入一个查询向量q，但是这个q是根据具体任务来指定的，因此上图中我没有标注出q向量。

        假设有N个向量，每个向量的注意力权重也有对应N个，注意力机制下的向量相加可描述为

         假如没有注意力，那么注意力权重都相等，且为1/N，计算方式如下：

二、实现

        注意力机制下

import torch

# 设置打印偏好
torch.set_printoptions(linewidth=1024, precision=2)

# 注意力权重
w = torch.tensor([[0.0, 0.0, 0.0, 1.0],
                  [0.0, 0.0, 0.5, 0.5]])

# 4个输入向量，batch size为2
x = torch.tensor([[[0.1, 0.1, 0.2], [0.8, 0.8, 0.8], [0.0, 0.0, 0.0], [0.8, 0.8, 1.0]],
                  [[0.2, 0.2, 0.6], [0.0, 0.0, 0.6], [0.5, 0.5, 0.5], [1.0, 1.0, 0.6]]])

# 4个向量根据权重线性相加
rw = w.reshape(w.shape[0], w.shape[1], 1)
a = (rw * x).sum(dim=1)

# 打印
print(w)
print(x)
print(a)

        输出

tensor([[0.00, 0.00, 0.00, 1.00],
            [0.00, 0.00, 0.50, 0.50]])

tensor([[[0.10, 0.10, 0.20],
             [0.80, 0.80, 0.80],
             [0.00, 0.00, 0.00],
             [0.80, 0.80, 1.00]],

            [[0.20, 0.20, 0.60],
             [0.00, 0.00, 0.60],
             [0.50, 0.50, 0.50],
             [1.00, 1.00, 0.60]]])

tensor([[0.80, 0.80, 1.00],
            [0.75, 0.75, 0.55]])

        无注意力的情况下

import torch

# 设置打印偏好
torch.set_printoptions(linewidth=1024, precision=2)

# 4输入向量，batch size为2
x = torch.tensor([[[0.1, 0.1, 0.2], [0.8, 0.8, 0.8], [0.0, 0.0, 0.0], [0.8, 0.8, 1.0]],
                  [[0.2, 0.2, 0.6], [0.0, 0.0, 0.6], [0.5, 0.5, 0.5], [1.0, 1.0, 0.6]]])

# 计算最终的输出向量
a = (x.sum(dim=1) / x.shape[1]).unsqueeze(1)

# 打印
print(x)
print(a)

        输出

tensor([[[0.10, 0.10, 0.20],
             [0.80, 0.80, 0.80],
             [0.00, 0.00, 0.00],
             [0.80, 0.80, 1.00]],

            [[0.20, 0.20, 0.60],
             [0.00, 0.00, 0.60],
             [0.50, 0.50, 0.50],
             [1.00, 1.00, 0.60]]])

tensor([[[0.43, 0.43, 0.50]],

            [[0.43, 0.43, 0.58]]])

三、参考

        神经网络与深度学习，邱锡鹏，机械工业出版社，199-203