深度学习-李沐-第十节-注意力提示
注意力提示
生物学中的注意力提示
非自主性提示和自主性提示
非自主性提示是基于环境中物体的突出性和易见性。 想象一下，假如你面前有五个物品： 一份报纸、一篇研究论文、一杯咖啡、一本笔记本和一本书， 所有纸制品都是黑白印刷的，但咖啡杯是红色的。 换句话说，这个咖啡杯在这种视觉环境中是突出和显眼的， 不由自主地引起人们的注意。 所以你把视力最敏锐的地方放到咖啡上。
喝咖啡后，你会变得兴奋并想读书。 所以你转过头，重新聚焦你的眼睛，然后看看书，由于突出性导致的选择不同， 此时选择书是受到了认知和意识的控制， 因此注意力在基于自主性提示去辅助选择时将更为谨慎。 受试者的主观意愿推动，选择的力量也就更强大。
查询、键和值
首先，考虑一个相对简单的状况， 即只使用非自主性提示。 要想将选择偏向于感官输入， 我们可以简单地使用参数化的全连接层， 甚至是非参数化的最大汇聚层或平均汇聚层。
在注意力机制的背景下，我们将自主性提示称为查询（query）
给定任何查询，注意力机制通过注意力汇聚（attention pooling） 将选择引导至感官输入（sensory inputs，例如中间特征表示）
在注意力机制中，这些感官输入被称为值（value）
设计注意力汇聚， 以便给定的查询（自主性提示）可以与键（非自主性提示）进行匹配， 这将引导得出最匹配的值（感官输入）。
注意力的可视化
import torch
from d2l import torch as d2l
# @save 要显示的行数，要显示的列数，查询的数目，键的数目
def show_heatmaps(matrices, xlabel, ylabel, titles=None, figsize=(2.5, 2.5),
cmap='Reds'):
"""显示矩阵热图"""
d2l.use_svg_display()
num_rows, num_cols = matrices.shape[0], matrices.shape[1]
fig, axes = d2l.plt.subplots(num_rows, num_cols, figsize=figsize,
sharex=True, sharey=True, squeeze=False)
for i, (row_axes, row_matrices) in enumerate(zip(axes, matrices)):
for j, (ax, matrix) in enumerate(zip(row_axes, row_matrices)):
pcm = ax.imshow(matrix.detach().numpy(), cmap=cmap)
if i == num_rows - 1:
ax.set_xlabel(xlabel)
if j == 0:
ax.set_ylabel(ylabel)
if titles:
ax.set_title(titles[j])
fig.colorbar(pcm, ax=axes, shrink=0.6);
attention_weights = torch.eye(10).reshape((1, 1, 10, 10))
show_heatmaps(attention_weights, xlabel='Keys', ylabel='Queries')小结
人类的注意力是有限的、有价值和稀缺的资源。
受试者使用非自主性和自主性提示有选择性地引导注意力。前者基于突出性，后者则依赖于意识。
注意力机制与全连接层或者汇聚层的区别源于增加的自主提示。
由于包含了自主性提示，注意力机制与全连接的层或汇聚层不同。
注意力机制通过注意力汇聚使选择偏向于值（感官输入），其中包含查询（自主性提示）和键（非自主性提示）。键和值是成对的。
我们可以可视化查询和键之间的注意力权重。