【深度学习中的注意力机制6】11种主流注意力机制112个创新研究paper+代码——加性注意力（Additive Attention）

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1. 加性注意力的起源与提出

加性注意力（Additive Attention）是由Bahdanau et al. 在其2015年关于机器翻译的论文中提出的。这一注意力机制被应用于神经机器翻译（NMT）模型中，旨在提高翻译任务中序列对序列（Seq2Seq）模型的性能，尤其是解决长距离依赖问题。传统的Seq2Seq模型仅依赖于编码器的最终隐藏状态来生成翻译，这在处理长文本时容易丢失输入的细节信息。加性注意力通过在解码过程中对编码器隐藏状态进行加权求和，显著提升了模型性能。

加性注意力是一种较早提出的注意力机制，与随后流行的点积注意力不同，加性注意力通过一个可学习的网络计算注意力分数，而不是直接计算向量之间的点积。加性注意力的提出标志着注意力机制在深度学习领域中的广泛应用，尤其是在处理长序列数据时的应用。

2. 加性注意力的原理

加性注意力的核心思想是通过学习一个函数来计算查询（Query）和键（Key）之间的相似性，然后根据相似性对值（Value）进行加权。

具体步骤如下：

1) 输入：

• Query：解码器中的当前隐藏状态。
• Key 和 Value：编码器中的隐藏状态（通常是一系列时间步的隐藏状态序列）。

2) 计算注意力分数： 通过将Query和Key进行非线性变换，再经过加性函数求得注意力分数。这个过程使用了一个可学习的权重矩阵，将查询和键分别映射到一个共同的表示空间，计算它们的相似性。

3) softmax归一化： 将上述得到的注意力分数通过softmax函数进行归一化，得到注意力权重。

4) 加权求和： 使用得到的注意力权重对值（Value）进行加权求和，生成最终的加权上下文向量。

公式如下：

这里， $W_q$ 和 $W_k$是可学习的权重矩阵， $e_{ij}$ 是注意力分数， $v_j$是Value。

3. 发展

加性注意力是最早被提出的注意力机制之一，并在神经机器翻译中取得了显著的成果。后来，随着注意力机制的发展，点积注意力（如Transformer中的缩放点积注意力）因其更高效的计算方式而逐渐取代了加性注意力。然而，加性注意力仍然在某些场景中被使用，尤其是在需要更细致的相似性计算的任务中。

在性能方面，加性注意力与点积注意力的主要区别在于计算复杂度。加性注意力通过一个可学习的神经网络计算注意力分数，计算复杂度为 $O(d)$，而点积注意力直接计算点积，复杂度为$O(d^2)$，这使得加性注意力在某些场景下具有优势。

4. 代码实现

下面是一个使用加性注意力机制的简化实现，基于PyTorch框架。

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as Fclass AdditiveAttention(nn.Module):def __init__(self, query_dim, key_dim, hidden_dim):super(AdditiveAttention, self).__init__()# 定义线性层，用于将查询和键映射到同一空间self.query_layer = nn.Linear(query_dim, hidden_dim)self.key_layer = nn.Linear(key_dim, hidden_dim)# 定义一个线性层，用于计算注意力分数self.energy_layer = nn.Linear(hidden_dim, 1)def forward(self, query, keys, values):# query: [batch_size, query_dim]# keys: [batch_size, seq_len, key_dim]# values: [batch_size, seq_len, value_dim]# 计算查询和键的投影query_proj = self.query_layer(query)  # [batch_size, hidden_dim]keys_proj = self.key_layer(keys)  # [batch_size, seq_len, hidden_dim]# 将查询扩展到和键的时间步相同的维度query_proj = query_proj.unsqueeze(1).expand_as(keys_proj)  # [batch_size, seq_len, hidden_dim]# 计算 e_ij = tanh(W_q q + W_k k)energy = torch.tanh(query_proj + keys_proj)  # [batch_size, seq_len, hidden_dim]# 计算注意力分数，并去掉最后一维attention_scores = self.energy_layer(energy).squeeze(-1)  # [batch_size, seq_len]# 通过softmax得到注意力权重attention_weights = F.softmax(attention_scores, dim=1)  # [batch_size, seq_len]# 加权求和值context = torch.bmm(attention_weights.unsqueeze(1), values).squeeze(1)  # [batch_size, value_dim]return context, attention_weights# 测试加性注意力
batch_size = 2
query_dim = 5
key_dim = 5
value_dim = 6
seq_len = 10
hidden_dim = 20# 随机生成查询、键和值
query = torch.randn(batch_size, query_dim)
keys = torch.randn(batch_size, seq_len, key_dim)
values = torch.randn(batch_size, seq_len, value_dim)# 实例化加性注意力
additive_attention = AdditiveAttention(query_dim, key_dim, hidden_dim)# 前向传播
context, attention_weights = additive_attention(query, keys, values)print("上下文向量:", context)
print("注意力权重:", attention_weights)

5. 代码逐句解释

1. 导入库：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

导入PyTorch库，其中torch用于张量操作，nn包含神经网络模块，F提供常用函数如softmax。

2. 定义加性注意力类：

class AdditiveAttention(nn.Module):def __init__(self, query_dim, key_dim, hidden_dim):super(AdditiveAttention, self).__init__()# 定义线性层，用于将查询和键投影到同一维度self.query_layer = nn.Linear(query_dim, hidden_dim)self.key_layer = nn.Linear(key_dim, hidden_dim)# 定义计算注意力能量的线性层self.energy_layer = nn.Linear(hidden_dim, 1)

这里定义了AdditiveAttention类，继承自nn.Module。query_layer和key_layer分别是将查询和键投影到同一维度的线性层，energy_layer用于计算注意力能量分数。

3. 前向传播函数：

def forward(self, query, keys, values):query_proj = self.query_layer(query)  # [batch_size, hidden_dim]keys_proj = self.key_layer(keys)  # [batch_size, seq_len, hidden_dim]# 扩展查询的维度，使其与键对齐query_proj = query_proj.unsqueeze(1).expand_as(keys_proj)# 计算注意力能量：e_ij = tanh(W_q q + W_k k)energy = torch.tanh(query_proj + keys_proj)  # [batch_size, seq_len, hidden_dim]# 通过线性层计算注意力分数，并去掉最后一维attention_scores = self.energy_layer(energy).squeeze(-1)  # [batch_size, seq_len]# 使用softmax归一化得到注意力权重attention_weights = F.softmax(attention_scores, dim=1)  # [batch_size, seq_len]# 计算上下文向量，通过加权求和值context = torch.bmm(attention_weights.unsqueeze(1), values).squeeze(1)  # [batch_size, value_dim]return context, attention_weights

• forward函数负责计算加性注意力的前向传播过程。首先，将查询和键分别通过线性层映射到相同的维度。
• 然后，计算注意力能量，并使用softmax进行归一化，得到注意力权重。
• 最后，使用这些注意力权重对值进行加权求和，生成上下文向量。
  4. 测试模型：

# 测试加性注意力
query = torch.randn(batch_size, query_dim)
keys = torch.randn(batch_size, seq_len, key_dim)
values = torch.randn(batch_size, seq_len, value_dim)# 实例化加性注意力
additive_attention = AdditiveAttention(query_dim, key_dim, hidden_dim)# 前向传播
context, attention_weights = additive_attention(query, keys, values)print("上下文向量:", context)
print("注意力权重:", attention_weights)

在这里，使用随机生成的张量query、keys和values来测试加性注意力的输出。

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