在深度學習飛速發展的當下，Transformer架構無疑是閃耀的明星，被廣泛應用于自然語言處理、計算機視覺等多個領域。而Transformer的“智慧源泉”，正是自注意力機制。今天，就讓我們深入剖析這一神奇機制，揭開它的神秘面紗。

首先要明白一個概念：為什么需要自注意力機制？

   傳統的神經網絡，如循環神經網絡（RNN）在處理序列數據時，按順序依次處理每個元素，對于長距離依賴的捕捉能力欠佳，會出現梯度消失或梯度爆炸問題。卷積神經網絡（CNN）雖然擅長提取局部特征，但對于序列中元素間的全局關系把握不足。自注意力機制的出現，彌補了這些缺陷，讓模型能在處理序列時，并行地關注所有位置的信息，對，自注意力機制的優勢就是每個輸出都會考慮整個句子的全局輸入，如下圖所示，每個輸出b都考慮了所有的輸入a，然后輸出。

自注意力機制的優勢表現在哪些方面？

并行計算能力

 ● 與傳統的循環神經網絡（RNN）和卷積神經網絡（CNN）不同，自注意力機制可以并行地計算序列中每個位置的輸出。它無需像RNN那樣順序地處理每個時間步，也無需像CNN那樣通過卷積核逐步滑動來提取特征，極大地提高了模型的訓練速度，使其能夠高效處理大規模數據，適應各種實時性要求較高的任務。

長序列處理能力

 ● 傳統的序列模型在處理長序列數據時，容易出現梯度消失或梯度爆炸問題，導致難以捕捉長距離的依賴關系。自注意力機制可以直接計算序列中任意兩個位置之間的依賴關系，不受距離的限制，能夠有效地捕捉輸入序列中的長程依賴信息，對于處理長文本、長視頻等長序列數據具有明顯優勢。

動態適應性

 ● 自注意力機制能夠根據輸入序列的內容動態地分配注意力權重。在處理不同的輸入時，它會自動關注與當前位置相關度更高的信息，忽略無關信息，對輸入數據中的重要特征更加敏感，能自適應地學習到輸入序列中的復雜模式和結構，提高模型的準確性和泛化能力。

全局信息捕捉能力

 ● 自注意力機制在計算每個位置的輸出時，會考慮整個輸入序列的所有位置信息，而不像CNN只能捕捉局部區域的信息。這使得它能夠從全局視角對輸入進行建模，更好地理解輸入數據的整體語義和結構，在一些需要全局信息的任務中表現出色。

可解釋性相對較強

 ● 相比于一些復雜的黑盒模型，自注意力機制具有一定的可解釋性。通過注意力權重，我們可以直觀地看到模型在處理每個位置時關注了哪些其他位置的信息，有助于理解模型的決策過程和對輸入數據的理解方式，為模型的分析和改進提供了一定的依據。

自注意力的基本步驟是什么？

為了便于理解，我們以一個簡單的文本例子來說明自注意力機制的計算過程。假設我們有一個包含三個單詞的句子：“I love NLP”。

（一）詞嵌入（Embedding）

    首先，我們需要將每個單詞轉換為向量表示，即把文字轉換成數字。這個過程稱為詞嵌入。詞嵌入的方法有很多，one-hot-encoding，wordTovec等等，在這里我們就不展開講解了，感興趣的話后續可以做一個word embedding合集。

假設我們有一個簡單的輸入序列：[“我”，“喜歡”，“蘋果”]，為方便理解，我們將每個詞用3維向量表示。“我”：[0.1, 0.2, 0.3]；“喜歡”：[0.4, 0.5, 0.6]；“蘋果”：[0.7, 0.8, 0.9]，這個輸入序列構成一個3×3的矩陣X。

（二）位置編碼

    由于自注意力機制本身沒有捕捉序列中元素位置信息的能力，它平等地對待輸入序列中的每個元素，無法區分相同元素在不同位置的語義差異。而很多自然語言處理等任務中，序列的順序至關重要，所以需要引入位置編碼來給模型注入位置信息，幫助模型更好地理解序列的結構和語義。

    實現方式有以下幾種：

    1. 絕對位置編碼：給每個位置賦予一個固定的編碼向量，常見的是正弦余弦位置編碼。對于第個位置，其位置編碼向量的第維計算公式為：

 ● 當為偶數時，

 ● 當為奇數時，

    其中，dmodel是位置編碼向量的維度，i是位置索引。這種編碼方式利用了正弦和余弦函數的周期性和單調性，能讓模型學習到不同位置之間的相對距離關系。

 ● 相對位置編碼：考慮的是元素之間的相對位置關系。例如，在計算某個位置的注意力時，會根據當前位置與其他位置的相對距離來調整注意力權重。比如，在語言模型中，相對位置編碼可以幫助模型更好地處理句子中的指代關系等依賴于相對位置的語義信息。

（三）計算Query、Key和Value

    自注意力機制引入了三個矩陣WQ、WK和WV，注意，這三個矩陣都是隨即初始化并且可以通過反向傳播梯度下降學習的矩陣。它們的維度通常是相同的。Transformer會對輸入X分別通過三個不同的線性變換矩陣WQ、WK、WV來生成Query（查詢）、Key（鍵）、Value（值）向量。

    我們將輸入矩陣分別與WQ、WK和WV相乘，得到Query矩陣、Key矩陣和Value矩陣。

（四）計算注意力分數（Attention Scores）

    接下來，我們計算每個位置與其他位置之間的注意力分數。計算方法是將Query矩陣中的每一行與Key矩陣的每一行進行點積運算。公式如下所示：

    什么事注意力？就是衡量當前位置與其他位置的關聯程度的一個分數。通過這個分數我們可以知道該句子中與當前詞匯最相關的詞匯的是哪個，自注意力分數是多少。

（五）Softmax歸一化

得到注意力分數后，我們使用Softmax函數對其進行歸一化，將分數轉換為概率分布，表示每個位置對其他位置的關注程度。

經過Softmax歸一化后，每一行的注意力分數之和為1。

（六）計算輸出

    最后，我們將歸一化后的注意力分數與Value矩陣相乘，得到自注意力機制的輸出。

    為什么要乘以v向量呢？主要是有以下兩個原因：

   信息聚合與加權

    在自注意力機制中，通過計算Q（查詢向量）和K（鍵向量）得到的注意力權重，反映的是不同位置之間的關聯程度，但這些權重本身并不包含輸入序列的具體語義信息。而V向量包含了輸入序列中每個位置的具體特征信息。將注意力權重與V向量相乘，能夠根據每個位置與當前位置的關聯程度，對V向量所攜帶的信息進行加權聚合，從而得到一個綜合考慮了全局依賴關系的輸出向量，使輸出能融合輸入序列各位置的相關信息。

    生成有意義的輸出

    注意力權重決定了對各個位置信息的關注程度，乘以V向量后，能將這種關注轉化為對實際語義信息的篩選和整合。比如在處理文本時，不同的詞語（位置）對于理解當前詞語的語義重要性不同，通過注意力權重乘以V向量，模型可以突出與當前位置相關度高的信息，抑制無關或相關性低的信息，生成更準確、更有意義的輸出，有助于模型更好地捕捉文本中的長距離依賴關系和語義結構。

    這個輸出矩陣的形狀與輸入相同相同，輸出矩陣中的每一行，都綜合考慮了輸入序列中所有位置的信息，并且根據注意力分數對不同位置的Value進行了加權求和。

四、總結

    自注意力機制是Transformer架構的核心創新點之一，它為處理序列數據提供了一種強大而高效的方式。通過理解自注意力機制的計算步驟，我們可以更好地理解Transformer模型在各種任務中表現出色的原因。無論是NLP中的機器翻譯、文本生成，還是計算機視覺中的圖像分類、目標檢測等任務，Transformer及其自注意力機制都展現出了巨大的潛力，并且在不斷推動深度學習技術的發展。