Transformer，注意力机制

Question

我有一些各种材料组成的数组形如["WO3", "ZnSe", "WO3", "GaSb", "Fe2O3"]，每个材料前后的材料会影响一个实验值，是一个材料组合的有序序列。想根据实验值作为评判依据，得到不同材料之间相互影响的注意力值（不是这个行业的专业名词可能不对），比如WO3在ZnSe前一个位置的时候注意力值是0.9，WO3在ZnSe后一个位置的时候注意力值是0.3，有N多个这种数组，不同数组中的材料种类会有不同，顺序也会不同，所以想得到一个最终的包含了所有材料之间（包含位置因素，主要是前后关系）的注意力值矩阵表格。
最好还能根据这个注意力值能够输出一个实验值最优时的材料组合，当然这个功能可以我后续在搞定，最重要的是注意力值。
有赏提问，能实现这个的愿意支付50~200悬赏金请你喝茶（感觉对稍微懂点Transformer的应该不难吧）。

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

你的问题是关于Transformer模型和注意力机制的应用，尤其是在处理材料组合对实验值影响的问题上。虽然这不是一个典型的NLP问题，但我们可以借鉴Transformer中的注意力机制来构建一种模型，用以捕捉材料组合间的相互影响并计算注意力值。以下是我为你设计的解决方案：

第一步：定义问题

我们需要构建一个模型，该模型能接收一个材料组合的有序序列作为输入，并为每个材料间的相互作用分配一个注意力值。这个注意力值反映了在特定位置上的材料对其他材料的影响程度。

第二步：构建模型

我们可以使用基于Transformer的模型，特别是其注意力机制部分。对于每一个材料序列，我们将每个材料表示为一个向量（可以使用预训练的嵌入或随机初始化），然后使用Transformer的自注意力机制来计算每个位置上的材料对其他位置的材料的注意力值。

第三步：计算注意力值

对于每个材料序列，我们可以计算一个注意力矩阵，其中每个条目表示两个位置上的材料之间的注意力值。由于你的数据有多个这样的数组（即多个材料序列），我们可以对这些矩阵进行平均或使用其他聚合方法以获取最终的注意力值矩阵。

第四步：实现代码

由于这是一个定制问题，没有现成的库可以直接使用，所以我们需要手动实现。不过为了简化，我可以提供一个大致的伪代码框架，你可以基于这个框架进行实现：

import torch
import torch.nn as nn
import numpy as np

# 假设我们已经有了嵌入层和Transformer的自注意力机制实现
class TransformerModel:
    def __init__(self, ...):  # 初始化函数和参数
        ...
    def forward(self, material_sequence):  # 输入是材料序列
        # 通过嵌入层得到材料的嵌入表示
        embedded_sequence = ...  # 这里是嵌入层代码实现
        # 计算自注意力值（即注意力矩阵）
        attention_matrix = self.calculate_attention(embedded_sequence)  # 这里是注意力机制的实现代码
        return attention_matrix  # 返回最终的注意力矩阵
    ...  # 其他必要的函数和代码实现，比如计算注意力的函数等
    
# 模拟输入数据和结果输出过程（伪代码）
model = TransformerModel(...)  # 创建模型实例
sequences = [["WO3", "ZnSe", "WO3", "GaSb", "Fe2O3"], ...]  # 模拟输入数据的多条序列
attention_matrices = []  # 存储每个序列的注意力矩阵的列表
for sequence in sequences:  # 对每个序列进行处理
    attention_matrix = model(sequence)  # 计算注意力矩阵并存储起来
    attention_matrices.append(attention_matrix)  # 将注意力矩阵添加到列表中
# 使用某种聚合方法（如平均）得到最终的注意力值矩阵表格（略）
...  # 这里可以添加聚合代码来获取最终的注意力值矩阵表格和其他统计结果等。如果希望获取最优组合，则需要进一步的逻辑和数据处理（如排序、筛选等）。由于实现细节较为复杂，这里不再展开。请根据实际情况自行调整和优化代码。如果有具体实现上的困难或问题，我会尽力提供帮助和指导。如果需要具体代码的实现细节，建议分阶段逐步进行开发。在实现过程中，你可能会遇到各种问题和挑战，这时你可以随时向我提问。我会尽力帮助你解决遇到的问题。关于支付赏金的问题，我们可以私下解决或通过平台支付系统操作。最后感谢你的提问和信任！