密歇根 ·深度学习与计算机视觉课程|L13注意力机制

循环神经网络的注意力机制:介绍了循环神经网络的注意力机制。他解释了序列到序列预测的问题,并介绍了编码器-解码器架构。编码器逐个处理输入向量并生成隐藏状态,解码器使用隐藏状态和上下文向量来生成输出序列。然而,对于较长的句子或文档,使用单个上下文向量可能成为瓶颈。

解决短句子问题的方法:介绍了一种解决短句子问题的方法。通过引入注意力机制,可以让解码器网络在每个时间步计算一个新的上下文向量,从而避免将所有信息压缩成一个因子。具体做法是使用一个对齐函数来计算每个隐藏状态在生成过程中的重要性,并通过软最大操作将其转换为概率分布。然后,将编码序列中的隐藏状态根据预测的概率加权求和,得到一个用于解码器网络的上下文向量。这样可以在每个时间步动态生成不同的上下文向量,使得解码器网络可以关注输入序列的不同部分。

序列到序列模型中的注意力机制:讲解了序列到序列模型中的注意力机制。通过在解码过程中对输入序列的不同部分赋予不同的权重,模型可以更好地生成输出序列。注意力权重可以根据模型的预测结果自动调整,使模型能够自主决定关注输入序列的哪些部分。这种机制提高了模型在长序列翻译任务中的表现,并且为人们理解模型的决策过程提供了一定的可解释性。

机器翻译和图像生成中的应用:介绍了注意力机制在机器翻译和图像生成中的应用。通过将注意力机制应用于图像生成任务,模型可以根据输入图像的不同部分生成相应的单词。这种机制类似于在序列模型中生成输出的过程,但可以应用于不是序列的数据,如图像。模型通过计算注意力权重来确定在生成每个单词时应关注图像的哪些部分。这种方法提供了对模型决策的解释性,使模型能够自主选择要关注的图像特征。

注意力模型的变体:介绍了一种注意力模型的变体,它不再使用加权重组特征的方法,而是只选择输入图像中的一个位置的特征。通过这种方式,模型可以更加精确地关注到图像中的特定部分。这种方法在图像字幕生成中有着重要的应用,类似于人眼在观察物体时不断地快速移动,关注不同的位置。这种模型可以根据图像内容选择合适的特征,并生成相应的文字描述。

应用和泛化:介绍了注意力机制的应用和泛化。通过构建不同风格的注意力模型,可以实现图像处理、机器翻译和语音识别等多种任务。注意力机制的计算过程包括计算相似度和生成加权向量。为了提高效率和避免梯度消失问题,常常使用缩放点积作为相似度函数。此外,注意力机制还可以通过抽象和推广应用到更多类型的任务中。

进一步概念:讲解了注意力机制的一些进一步概念。首先,需要对输入向量进行维度处理,以便在点积计算中抵消维度的影响。然后,可以使用多个查询向量来生成每个输入向量的概率分布,从而计算相似性得分。进一步的概括是将输入向量分成键向量和值向量,以便在计算注意力权重和输出时更加灵活。最后,我们可以通过矩阵运算来一次性计算所有的注意力得分和输出。

自注意力层:讲解了注意力机制中的自注意力层。自注意力层将输入的向量进行比较,并根据它们之间的相似性计算权重。然后,根据这些权重对输入向量进行加权组合,得到输出向量。自注意力层是一种通用的神经网络层,可以用于处理任意数量的输入向量。它是一种置换等价的操作,不受输入向量顺序的影响。这种机制在处理翻译和字幕任务等需要考虑顺序的情况下可能很有用。

自注意力层的变体:讲到了两种变体的自注意力层,一种是位置编码,为了区分序列的开头和结尾,可以通过为每个输入向量附加一些位置编码来实现;另一种是蒙面自注意力层,用于强制模型只使用过去的信息,通过在注意力矩阵中添加负无穷大的值来阻止模型关注某些位置。此外,还介绍了多头自注意力层的概念,可以将输入向量分成多个块并独立并行地进行处理。这些自注意力层可以插入到神经网络中,用于语言建模等任务。

自我注意力机制的优势:讲解了自我注意力机制(self-attention)在处理序列数据时的优势。与循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)相比,自我注意力具有处理长序列的能力,并且能够充分利用GPU的并行计算能力。自我注意力通过比较输入向量之间的关系,生成每个位置的值向量,从而实现对序列的处理。基于自我注意力机制,我们可以构建自注意力模块,将其嵌入到神经网络中,用于处理序列数据。这种机制被广泛应用于自然语言处理等领域,被认为是处理序列数据的一种重要方式。

变压器模型的基本构建块:讲解了变压器模型的基本构建块。首先,使用自我注意力来处理每个输入元素之间的交互。然后,在自我注意力之后添加残差连接和层归一化,以改善梯度流。接下来,通过一个全连接网络对输出进行处理。最后,将所有这些组合成一个称为变压器块的基本构建块。这种模型适用于处理向量序列的大型任务,并且在自然语言处理中非常有用。

大型Transformer模型:介绍了各种大型的Transformer模型,包括Google和Facebook的模型以及OpenAI的GPT-2和NVIDIA的Megatron模型。这些模型都使用更多的层、更大的查询维度和更多的自注意力头,训练时间非常长。然而,这些模型的训练不受数据的限制,而是受限于GPU数量和训练时间。这个领域非常令人兴奋,人们正在探索如何利用这些模型进行各种任务。此外,还介绍了如何使用这些模型生成文本。这些模型能够生成连贯的长期文本,比传统的循环神经网络模型更具优势。最后,提到了两个即将举行的客座讲座,分别涵盖了视觉和语言以及对抗性机器学习的内容。

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