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想象一下你正在和一个会说多种语言的朋友对话。你用中文对他说了一句话#xff0c;他将其“编码”成他的“内部语言”#xff0c;然后再“解码”成英语给你回复。在这个过程中#xff0c;“编码”就是Encoder#xff0c;而“解码”就是Decoder。
在机…1. Encoder-Decoder
想象一下你正在和一个会说多种语言的朋友对话。你用中文对他说了一句话他将其“编码”成他的“内部语言”然后再“解码”成英语给你回复。在这个过程中“编码”就是Encoder而“解码”就是Decoder。
在机器学习领域我们经常遇到需要将一个序列转换为另一个序列的问题。例如将一段英文文本翻译为中文。在这个过程中Encoder先将英文文本转换成计算机能够理解的内部表示然后Decoder再将这个内部表示转换为中文输出。
2. Attention
仍然使用上述对话为例。当你的朋友听你说话时他可能会更加关注你说话中的某些关键词这样他才能更准确地理解你的意思。这就是Attention机制的核心思想。它让机器更加关注输入数据中的某些部分以更好地完成任务。
3. Transformer BERT
当你和你的朋友对话时你的朋友不仅仅是听你的每一个词他会综合理解你说的每一个词来准确翻译。Transformer就是这样一种模型它能够同时考虑到句子中的每一个词而不是像传统的模型那样逐个考虑。
BERT是基于Transformer结构的一个模型它特别强大因为它能够理解文本中的上下文信息。例如“苹果”这个词在“我喜欢吃苹果”和“苹果公司发布了新产品”这两句话中含义是完全不同的。BERT可以通过学习大量的文本数据来理解这种上下文信息。
总结一下
Encoder-Decoder: 就像一个会多种语言的翻译者先听懂你说的话然后再用另一种语言回答你。Attention: 让机器更加关注输入中的关键信息。Transformer BERT: 一种高级的翻译者能够同时理解你说的每一个词并根据上下文准确翻译。
希望这样的解释能够帮助你更好地理解这些概念
2.2 Encoder-Decoder结构原理
**想象一下这样一个场景**你有一个秘密你先要把这个秘密写在纸上编码然后把这张纸传给朋友朋友读了纸条后再口头告诉大家这个秘密解码。
Encoder编码器 就是这个把秘密写在纸上的过程。你的秘密可能很长但你要试着用最短的话把它写下。这张纸就像是语义编码C它保存了整个秘密的精髓。
编码是怎么做到的 现在的编码方式很多就像我们有多种方法可以简化或者总结我们的秘密。其中RNN、LSTM、GRU等都是帮我们做这个总结的工具。
以RNN为例想象你有一个很长的秘密x1,x2,x3,x4这就像是一个故事的四个部分。RNN会从故事的第一部分开始读一部分思考一部分然后写下一点纸条上。这样当RNN读完整个故事后纸条上的内容h4就是这个故事的精髓或总结。
Decoder解码器 就是你的朋友读纸条并告诉大家的过程。他要确保他告诉大家的内容和纸条上的意思是一致的。解码器也有多种方式就像我们可以选择不同的方式来讲述一个故事。
所以总结一下Encoder-Decoder的过程就像是你有一个故事长序列你选择一个方法把它总结成一句话编码成C然后你的朋友再把这句话扩展成一个故事解码成序列。这里的“方法”可以是RNN、LSTM、GRU等。
Decoder是如何解码的呢
想象一下当你去餐馆吃饭你向厨师描述了你想吃的菜。这个描述被厨师理解为一个“食谱”然后他会根据这个食谱制作出一道菜。
这里描述就是我们输入给编码器的序列而食谱或叫语义编码C就是编码器的输出它是一个总结或表示。接着解码器就是这个厨师它会根据这个“食谱”制作出即解码成最终的结果也就是你想吃的那道菜。
根据两篇论文解码器制作菜的方式有所不同 [论文1]: 厨师在做菜的每一步骤时都会反复查看你给的“食谱”。比如他在放盐的时候会看一下食谱做鱼的时候又看一下等等。简单说他在每一步都要确保他的动作是根据食谱的。 [论文2]: 厨师只在开始做菜的时候看了一次食谱然后就开始照着自己的经验做菜了。
但两种方式都有问题。
问题1: 想象厨师每次都要查看完整的食谱来确定下一步的动作但食谱对于做每道小菜的每个步骤的建议都是一样的。这就好像给厨师的食谱上每道小菜的步骤都写着“加盐、加醋、加糖”一样没有差异。
问题2: 如果食谱非常长涉及很多食材和步骤那么仅仅通过一个简短的总结来告诉厨师如何制作会导致丢失很多细节。这好比给一个厨师一个超长的食谱但只允许他用一眼扫过后开始制作很可能会忘记某些步骤或食材。
解决方案给厨师多个食谱卡片每张卡片上只写一部分的内容。这样厨师可以在制作时参考多张卡片确保每步都准确。这种多卡片的方法就是所谓的attention model。 什么是Attention
想象一下你正在一个大型派对上。在这个派对里有很多人在交谈。但是你可能会注意到尽管房间里有很多声音当你和某人交谈时你可以清晰地听到这个人的声音并集中精力回应他而其他的声音就变得模糊或不那么重要了。这其实就是你的“注意力”在起作用你在特定时间点“聚焦”于特定的声音其他声音则被忽视。
如何将这应用到机器翻译
想象你是一个翻译者手头有一个英文句子“Tom chase Jerry”你需要将它翻译成中文“汤姆追逐杰瑞”。
当你翻译“汤姆”时你的大脑主要会关注“Tom”。当你翻译“追逐”时你的大脑主要会关注“chase”。当你翻译“杰瑞”时你的大脑会更关注“Jerry”。这就是大脑的注意力机制在工作它决定了在特定时间应该关注输入句子的哪部分。
那么计算机是如何做到这一点的呢
当计算机试图翻译“杰瑞”时它会查看输入的英文句子中的每个词并为每个词分配一个权重或“注意力值”。例如
Tom: 0.3Chase: 0.2Jerry: 0.5
这些权重表明当翻译“杰瑞”时计算机认为“Jerry”是最重要的部分权重0.5“Tom”次之权重0.3“Chase”是最不重要的权重0.2。
现在最有意思的部分来了。计算机会使用这些权重来“混合”输入句子的信息从而得到一个特定的中间表示。这就是所谓的注意力机制中的“C”而不是一个固定的中间表示它现在是基于当前关注的词的。
所以总结一下注意力机制就像是在一个大型派对上选择性地听某人说话的能力。而在机器翻译中它帮助计算机决定在翻译句子的特定部分时应该关注输入句子的哪些部分。 计算注意力 确定注意力的参考点 当你在派对上听人说话时你的参考点是你想要集中注意力的人。在我们的模型中当你要翻译一个词例如“杰瑞”时参考点是你上一个翻译的词和其关联的隐藏状态相当于你上一次的注意点。 测量与每个可能的注意点的相似性 这就好像评估在一个房间里与你交谈的每个人的相关性。例如当翻译“杰瑞”时你需要查看输入句子的每个词并评估它与你的参考点上一个翻译的词的相似性。这个相似性的计算可以通过点积、余弦相似度等方法来进行。 转化相似性分数为概率 使用softmax函数你可以将这些相似性分数转化为概率。这样最相关的词会有更高的权重概率。在我们的例子中“Jerry”对于“杰瑞”有最高的权重。 根据权重取得信息 最后你将这些概率与对应的隐藏状态相乘然后加总这样你就得到了一个加权的表示。这个表示反映了你在翻译一个特定的词时应该关注输入句子的哪些部分。
硬与软注意力
想象你正在一个房间里有一些你想聆听的人也有一些你想忽略的人。这就像注意力机制中的两种方式 软注意力你试图听取房间里的每个人但给予某些人更多的注意力。 硬注意力你只选择性地听某几个人并完全忽略其他人。
在软注意力中你将为输入句子中的每个词分配一个权重但在硬注意力中某些词可能会被完全忽略。
好的我会尝试以更简单的方式解释Attention机制的本质思想。
Attention机制的本质
想象一下你去了一个大型的书店你想找一本关于“烹饪”的书。书店里的书是Source来源你的需求“烹饪”是Target目标。 关键词和内容Key Value 每本书的书名或者一个关键词可以看作是Key而书的具体内容可以看作是Value。例如一本名为“意大利面食谱”的书其书名“意大利面食谱”是Key书中的各种面食方法和介绍是Value。 询问Query 你的需求“烹饪”是一个询问Query。你需要通过这个询问来判断每本书的相关性。 计算相似性计算Key与Query的相似性 你会通过查看书名Key来决定哪本书与你的需求“烹饪”最相关。这是第一阶段计算每本书的标题和你的需求之间的相似性。你可以直接比较点积或者查看两者之间的角度余弦相似度来判断它们的相似性。 确定权重Softmax 一旦你有了一个初步的相关性列表你会为每本书分配一个权重即那些与你的需求最相关的书会得到更高的权重。这是第二阶段。 取得最相关的内容加权求和 最后你会基于这些权重来浏览书的内容可能是浏览得分最高的几本书的目录或者简介。这就是第三阶段你将权重应用于书的内容Value然后取得与你需求最相关的内容。
所以Attention机制就像是一个高效的书店导购帮助你找到最符合你需求的书的内容。
用简单的话语和日常生活的例子来解释Attention机制的优缺点。
优点 速度快 想象你去图书馆看一本书。传统的RNN方法就像是你一页一页地阅读整本书而基于Attention的seq2seq模型更像是你在快速翻书时突然看到一个有趣的图片或者标题你立刻停下来仔细读那一页。在学习时Attention机制允许模型迅速关注对当前任务最重要的部分而不是逐步处理所有信息。 效果好 如果你在听一个故事有些细节或主题可能更重要或更有趣。Attention机制确保你不会错过这些重要的点而可以忽略其他不那么相关的细节。这意味着模型可以更准确地捕捉关键信息。
缺点 并行问题 尽管Decoder阶段可以快速处理但Encoder部分就像是你需要先整理一本书的大纲或目录这需要你一页一页地看。因此这一阶段仍然是顺序的无法实现并行这限制了整体的处理速度。 中长距离关系问题 如果你在听一首很长的歌可能在歌曲开始时有一些重要的旋律但当你接近歌曲的末尾时你可能已经忘记了那些旋律。同样地当模型处理长序列时它可能会错过在早期出现但对后来仍有重要意义的信息。
为了解决这些问题就像我们有了更好的记忆技巧或者开始使用笔记本记录关键信息Self-Attention模型的出现就是为了改进并优化这些缺陷。
想象你正在参加一个聚会。这个聚会里的每个人都是句子里的一个词。现在每个人都想知道自己与聚会中的其他人有多亲近。Self-Attention就是这样一个过程它可以帮助每个人词了解自己与其他人词之间的关系。 与自己的关系每个人首先看看自己思考自己是谁自己想要什么。这就是为什么Query, Key, Value都是同一个人。他们首先需要理解自己。 询问其他人然后这个人会询问聚会中的每一个人“我们之间有多亲近” 这就是计算Query与其他所有Keys的相似性。 得到结果基于每个人的回答他现在知道了自己与聚会中的其他人的关系。这种关系是加权的意味着他可能会觉得与某些人关系更亲近而与其他人关系更远。这些权重就是上面提到的attention值。
举个例子你想知道“狗”这个词在句子“狗追着猫跑”中与哪些词更相关。使用Self-Attention你可能会发现“狗”与“追着”和“猫”更相关因为这些词描述了动作和对象。
另一个重要的优点是Self-Attention可以直接比较句子中的任意两个词而不需要像RNN那样一步一步地处理。这就像是你在聚会中直接走到另一个人面前询问而不是等待其他人一个接一个地告诉你。
总的来说Self-Attention就像是一个人在聚会中询问每个人他们之间的关系然后基于这些回答来了解自己在整个聚会中的位置。这帮助了模型更好地理解词与词之间的关系尤其是当这些词之间有较长的距离时。
