自然语言处理—自注意机制(self-attention)

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自注意力机制(Self Attention)

$\hat{g}(x) = \frac{\sum_{i=1}^n|X_i - 1 \le h|y_i}{\sum_{i=1}^n|X_i - 1 \le h|}$

$\frac{\sum_{i=1}^n (\frac{X_i - x}{h})y_i}{(\sum_{i=1}^n \frac{X_i - x}{h})}$

这里老师不错，就是学习氛围不太好
户型不错就是价格有段

$g(x) = E(y_i|X_i = x)$

观察数据集 $X_i$ 大量等于 x 的样本对应 $y_i$ 的平均值就是作为估计值

有关自注意力层应用，在原始论文中是将 self-attention 和 LSTM 结合使用，这里介绍将 self-attention 和 SimpleRNN 结合使用，其实道理都是一样的，我们主要是学习如何将 self-attention 融入到循环神经网络中。

$h_1 = \tanh(A \cdot \begin{bmatrix} x_1\\ h_0 \end{bmatrix} + b)$

在之前介绍 SimpleRNN 中，我们知道更新 $h_1$ 是通过上一个时刻和当前时刻输入 $x_1$ 一起来更新当前的隐含状态 $h_1$

$h_1 = \tanh(A \cdot \begin{bmatrix} x_1\\ c_0 \end{bmatrix} + b)$

引入自注意力机制后，我们更新隐含状态 $h_1$ 就是用当前上时刻得到 $c_0$ 来代替 $h_0$ 来和输入 $x_0$ 一起更新隐含状态 $h_1$ 的

$h_1 = \tanh(A \cdot \begin{bmatrix} x_1\\ h_0\\ c_0 \end{bmatrix} + b)$

$\alpha_i = align(h_i,h_2)$

self_attention_001.png

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然后以此类推来更新下一个时刻隐含状态，用隐含状态 $h_1$ 后，利用 $h_1$ 和 $c_1$ 计算得到得到当前时刻的隐含状态 $h_2$ 。

self_attention_005.png

然后通过计算 $\alpha = align(h_i,h_2)$ 可以得到隐含状态 $\alpha_1,\alpha_2$

self_attention_006.png

这样我们可以使用这些权重 $\alpha_1,\alpha_2$ 和 $h_1,h_2$ 想

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每一轮都会用 context 看一轮之前输入隐含状态。
自注意力机制还会关注每一个输入，

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