在人工智能領域，尤其是深度學習中，注意力機制已經成為一種不可或缺的技術，它賦予了模型類似人類的“聚焦”能力，讓模型能夠從海量信息中篩選出關鍵部分進行處理。今天，我們就來深入探討一下 15 種常見的注意力機制，幫助大家更好地理解它們的特點和應用場景。

1. 軟注意力（確定性注意力）

軟注意力機制是一種確定性的注意力分配方式。它會給輸入數據的每個部分都分配一個權重，這些權重通過某種可學習的函數計算得出，通常是基于輸入數據和查詢向量之間的相似性。然后，模型會根據這些權重對輸入數據進行加權求和，得到一個加權后的表示，用于后續的處理。這種方式的優點是計算過程是可微的，便于通過反向傳播進行訓練。不過，它可能會對一些不那么重要的信息也分配一定的權重，導致模型在某些情況下不夠聚焦。

相關論文：《Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate》

論文地址：https://arxiv.org/abs/1409.0473

2. 硬注意力（隨機注意力）

與軟注意力不同，硬注意力機制是隨機的。它會在輸入數據的不同部分之間進行采樣，每次只關注一個特定的部分，而不是像軟注意力那樣對所有部分都分配權重。這種隨機性使得硬注意力在某些任務中能夠更有效地探索數據的不同方面，但同時也帶來了訓練上的困難，因為隨機采樣過程是不可微的，需要一些特殊的技巧來進行優化。

相關論文：《Effective Approaches to Attention-based Neural Machine Translation》

論文地址：https://arxiv.org/abs/1508.04025

3. 自我注意力

自我注意力機制主要關注輸入數據內部不同部分之間的關系。它不需要額外的上下文信息，而是通過計算輸入序列中每個元素與其他元素之間的相似性來分配注意力權重。這種機制在處理序列數據時非常有效，因為它能夠捕捉到序列內部的長距離依賴關系，例如在自然語言處理中的句子結構分析中，可以更好地理解句子中不同單詞之間的語義聯系。

相關論文：《Attention Is All You Need》

論文地址：https://arxiv.org/abs/1706.03762

4. 交叉注意（編碼器 - 解碼器注意）

交叉注意力主要用于編碼器 - 解碼器架構中，它讓解碼器能夠關注編碼器生成的上下文信息。具體來說，解碼器在生成輸出的過程中，會根據當前的解碼狀態和編碼器的輸出來計算注意力權重，從而選擇性地關注編碼器中與當前解碼任務最相關的部分。這種機制在機器翻譯、文本摘要等任務中發揮著重要作用，使得模型能夠更好地在源語言和目標語言之間建立對應關系。

相關論文：《Cross-Attention is All You Need: Adapting Pretrained Transformers for Machine Translation》

論文地址：https://arxiv.org/abs/2104.08771

5. 多頭注意力 (MHA)

多頭注意力機制是對自我注意力的一種擴展。它通過將輸入數據分成多個不同的“頭”，每個頭都獨立地計算注意力權重，然后將這些頭的輸出進行拼接或加權求和，得到最終的注意力表示。這樣做的好處是可以讓模型從多個不同的角度來關注輸入數據，捕捉到更多樣化的特征和關系，從而提高模型的表達能力和性能。多頭注意力是 Transformer 架構中的核心組件之一，在各種自然語言處理任務中都取得了顯著的效果。

相關論文：《Attention Is All You Need》

論文地址：https://arxiv.org/abs/1706.03762

6. 多頭潛在注意力 (MLA)

多頭潛在注意力是在多頭注意力的基礎上引入了潛在變量的概念。它試圖通過學習潛在的注意力分布來更好地捕捉數據中的復雜結構和不確定性。與傳統的多頭注意力相比，多頭潛在注意力可以更加靈活地建模注意力權重的變化，從而在一些復雜的任務中表現出更好的適應性和魯棒性，例如在處理具有噪聲或模糊性的數據時，能夠更有效地提取有用的信息。

相關論文：《DeepSeek-V2: A Strong, Economical, and Efficient Mixture-of-Experts Language Model》

論文地址：https://arxiv.org/abs/2405.04434

7. 基于記憶的注意力

基于記憶的注意力機制引入了記憶模塊，模型在計算注意力權重時會同時考慮輸入數據和記憶中的信息。記憶可以存儲之前處理過的數據或者一些先驗知識，這樣模型在當前的處理過程中就可以參考這些記憶來做出更準確的決策。例如，在對話系統中，基于記憶的注意力可以讓模型更好地理解對話的歷史上下文，從而生成更加連貫和準確的回答。

相關論文：《End-To-End Memory Networks》

論文地址：https://arxiv.org/abs/1503.08895

8. 自適應注意力

自適應注意力機制的核心思想是讓模型能夠根據當前的任務需求和輸入數據的特性，自動調整注意力的分配方式。它通常通過學習一組參數來控制注意力機制的行為，使得模型在不同的情況下都能夠選擇最適合的注意力策略。這種機制提高了模型的靈活性和泛化能力，使其能夠更好地應對各種復雜多變的任務場景，例如在圖像識別中，可以根據圖像的不同內容自動調整對不同區域的關注程度。

相關論文：《Knowing When to Look: Adaptive Attention via A Visual Sentinel for Image Captioning》

論文地址：https://arxiv.org/pdf/1612.01887

9. 縮放點積注意力

縮放點積注意力是一種常用的注意力計算方式，它通過計算查詢向量和鍵向量之間的點積來得到注意力得分，然后對這些得分進行縮放處理，最后通過 softmax 函數進行歸一化，得到注意力權重。縮放操作是為了防止點積結果過大而導致數值不穩定問題。這種注意力機制簡單高效，在許多基于 Transformer 的模型中被廣泛應用，為模型提供了強大的表示能力。

相關論文：《Implementing and Optimizing the Scaled Dot-Product Attention on Streaming Dataflow》

論文地址：https://arxiv.org/abs/2404.16629

10. 加性注意力

加性注意力又稱為 Bahdanau 注意力，它的計算方式是通過一個前饋神經網絡來計算查詢向量和鍵向量之間的相似性得分。具體來說，將查詢向量和鍵向量拼接后輸入到神經網絡中，經過一系列的非線性變換得到注意力得分。這種方式可以捕捉到查詢和鍵之間的復雜關系，但計算成本相對較高。加性注意力在早期的序列到序列模型中得到了廣泛應用，為后續注意力機制的發展奠定了基礎。

相關論文：《Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate》

論文地址：https://arxiv.org/abs/1409.0473

11. 全局注意力

全局注意力機制會同時考慮輸入數據的所有部分，在計算注意力權重時不會對輸入數據進行任何局部限制。這意味著模型在任何時候都能夠訪問到輸入數據的全局信息，從而可以更好地捕捉到數據中的整體特征和結構。全局注意力在處理一些需要全局理解的任務中非常有效，例如在文本分類中，可以更好地把握整個文本的主題和情感傾向。

相關論文：《Effective Approaches to Attention-based Neural Machine Translation》

論文地址：https://arxiv.org/abs/1508.04025

12. 局部注意力

與全局注意力相反，局部注意力機制只關注輸入數據的局部區域。它通常會限制注意力的范圍，例如只在當前元素的鄰域內計算注意力權重。這種方式可以減少計算量，同時也有助于模型更好地捕捉到局部特征和細節信息。在圖像處理中，局部注意力可以用于關注圖像中的特定區域，例如在目標檢測任務中，更好地定位和識別目標物體。

相關論文：《Effective Approaches to Attention-based Neural Machine Translation》

論文地址：https://arxiv.org/abs/1508.04025

13. 稀疏注意力

稀疏注意力機制旨在減少注意力計算中的冗余信息，通過引入稀疏性約束，使得注意力權重分布更加稀疏，即只有少數幾個元素的權重較大，而大部分元素的權重接近于零。這樣可以提高模型的計算效率和可擴展性，同時也有助于模型更加專注于重要的信息。稀疏注意力在處理大規模數據和復雜任務時具有優勢，例如在處理長文本或高分辨率圖像時，可以有效地降低計算資源的消耗。

相關論文：《From Softmax to Sparsemax: A Sparse Model of Attention and Multi-Label Classification》

論文地址：https://arxiv.org/abs/1602.02068

14. 分層注意力

分層注意力機制將注意力分為多個層次，每個層次關注不同級別的特征或信息。例如，在文本處理中，底層的注意力可能關注單詞級別的特征，而高層的注意力則關注句子或段落級別的特征。通過這種分層的方式，模型可以更好地捕捉到數據中的層次結構和語義信息，從而提高對復雜數據的理解能力。分層注意力在自然語言處理中的許多任務中都取得了良好的效果，如文本生成、問答系統等。

相關論文：《Hierarchical Attention Networks for Document Classification》

論文地址：https://www.cs.cmu.edu/~./hovy/papers/16HLT-hierarchical-attention-networks.pdf

15. 時間注意力

時間注意力機制特別關注數據中的時間序列特征，它會根據時間的先后順序來分配注意力權重。在處理時間序列數據時，例如語音識別、視頻分析等任務中，時間注意力可以讓模型更好地理解數據中的時間依賴關系和動態變化。通過關注不同時刻的數據點，模型可以捕捉到時間序列中的關鍵信息，從而提高對時間序列數據的建模和預測能力。

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論文地址：https://arxiv.org/abs/1502.08029

總結

注意力機制在深度學習領域的發展已經取得了巨大的成果，從最初的簡單注意力模型到如今各種復雜多樣的注意力機制，它們為模型提供了更強大的表示能力和更靈活的信息處理方式。不同的注意力機制適用于不同的任務和數據類型，了解它們的特點和應用場景可以幫助我們在實際應用中更好地選擇和設計合適的模型架構。

本文轉載自??智駐未來??，作者：小智