作者：一元，四品煉丹師

前言

目前的諸多機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)的問題，諸如推薦問題中的序列處理，時(shí)間序列的預(yù)測，文本分類等問題都會涉及到Attention函數(shù)的使用，Attention已經(jīng)成為了這些問題在建模時(shí)的最為核心的模塊。

而我們在實(shí)踐的過程中發(fā)現(xiàn)，attention計(jì)算方式的不同對于不同的問題會有些許影響,有的時(shí)候影響還很大，所以在本文我們看看有哪些常用的attention函數(shù)。

權(quán)重函數(shù)

我們用Q,K,V分別表示Query，Key和Value。

我們將權(quán)重函數(shù)分為兩個(gè)模塊函數(shù)以及函數(shù)。

1.A(Q,K)計(jì)算方式

1.Concat策略

其中，表示連接的意思，該策略簡單，在一些博客中說此類策略在大數(shù)據(jù)問題中效果較好,該計(jì)算方式來源于論文《NEURAL MACHINE TRANSLATION BY JOINTLY LEARNING TO ALIGN AND TRANSLATE》

2.Minus

3.Add

4.Dot Product

Dot Product的形式最為簡單，很多時(shí)候我們也經(jīng)常會使用該函數(shù)作為Baseline，但是它的問題也很明顯，雖然降低了模型計(jì)算復(fù)雜度，但是有時(shí)會因?yàn)橄喑说玫竭^大的值影響模型的效果。

5.Bilinear Dot

Bilinear Dot可以認(rèn)為是Dot Product的擴(kuò)展形式，有些情況下，Bilinear Dot的效果和Dot Product稍微好一些。

6.Scaled-dot Product

其中是特征的維度。

7.Content-Based

使用cosine距離替代了直接相乘，該計(jì)算方式來源于論文《Neural Turing Machines》。

8.擴(kuò)展

從上面的諸多計(jì)算中，我們發(fā)現(xiàn)就像是在計(jì)算之間的距離，所以很多基于距離的函數(shù)都是可以套過來嘗試一下的，下面是一些距離的列表，有興趣的朋友可以比較一下。

2.f()計(jì)算

目前最常使用的計(jì)算方式主要有下面兩種。

1.softmax函數(shù)

softmax函數(shù)是使用最多的函數(shù)也是最為常見的函數(shù)，在實(shí)踐中往往也可以取得不錯(cuò)的效果。

2.TopN softmax

同樣地，也是先使用softmax函數(shù)進(jìn)行計(jì)算，然后取softmax最大的N個(gè)值進(jìn)行保留，將其它的值全部設(shè)置為0，該方法曾經(jīng)出現(xiàn)在一些推薦相關(guān)的問題建模中，可以取得非常不錯(cuò)的效果。

參考文獻(xiàn)

Attention基本公式及其變種

Attention? Attention!

[機(jī)器學(xué)習(xí)]常用距離定義與計(jì)算

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的【NLP】Attention函数手册！的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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