在深度学习中，注意力机制的评分函数如何计算查询(query)与键(key)之间的相关性？

Question

在深度学习中，注意力机制的评分函数如何准确计算查询（Query）与键（Key）之间的相关性？具体来说，常用的点积注意力（Scaled Dot-Product Attention）通过将Query向量与Key向量进行点积操作来衡量两者相似度，但为何需要对点积结果进行缩放并接softmax函数？此外，当使用加性注意力（Additive Attention）时，评分函数通过一个前馈网络和tanh激活函数计算Query与Key的相关性，这种做法相比点积注意力有何优劣？在实际应用中，如何选择合适的评分函数以提升模型性能？这些技术细节对理解注意力机制的核心原理至关重要。

Answer 1

1. 注意力机制的基本概念

注意力机制（Attention Mechanism）是深度学习中的一种重要技术，用于衡量输入序列的不同部分对输出的贡献程度。在这一过程中，评分函数的作用至关重要，它决定了如何计算查询（Query）与键（Key）之间的相关性。

评分函数的核心任务是量化Query和Key之间的相似度或关联性。常见的评分函数包括点积注意力（Scaled Dot-Product Attention）和加性注意力（Additive Attention）。以下是它们的基本原理：

• 点积注意力通过直接计算Query向量与Key向量的点积来衡量两者的相似度。
• 加性注意力则引入一个前馈网络和tanh激活函数，通过非线性变换计算Query与Key的相关性。

2. 点积注意力的细节分析

点积注意力的公式为：Attention(Q, K, V) = softmax(QK^T / sqrt(d_k))V。其中，d_k是Key向量的维度，缩放因子sqrt(d_k)的引入是为了防止点积结果过大导致softmax梯度消失。

步骤	描述
1	计算Query与Key的点积，得到未归一化的相似度矩阵。
2	将点积结果除以sqrt(d_k)进行缩放。
3	通过softmax函数将缩放后的点积值转换为概率分布。

缩放和softmax的结合确保了模型能够稳定地训练，并且输出的概率分布具有可解释性。

3. 加性注意力的工作原理

加性注意力使用以下公式计算评分：e_i = v^T tanh(W_q Q + W_k K)，其中W_q和W_k是可学习参数，v是一个权重向量。

tanh激活函数的引入使得评分函数具备更强的表达能力，可以捕捉Query与Key之间复杂的非线性关系。然而，这种复杂性也带来了更高的计算成本。

e_i = []
for i in range(len(Keys)):
    e_i.append(v^T * tanh(W_q * Query + W_k * Keys[i]))
        

4. 两种注意力的优劣比较

点积注意力和加性注意力各有优缺点，具体如下：

• 点积注意力的优点在于计算效率高，适合大规模数据集；但其表达能力受限于线性点积操作。
• 加性注意力虽然表达能力强，但需要额外的矩阵乘法和激活函数计算，增加了内存和时间开销。

在实际应用中，选择合适的评分函数需要综合考虑任务需求、数据规模以及硬件资源。

5. 如何选择评分函数

选择评分函数时，可以从以下几个方面入手：

1. 任务复杂度：如果任务涉及复杂的非线性关系，加性注意力可能更合适。
2. 数据规模：对于大规模数据集，点积注意力的高效性使其成为首选。
3. 硬件限制：在资源有限的情况下，优先选择计算成本较低的点积注意力。

为了直观展示两种注意力的计算流程，我们可以通过流程图进行对比：