深入理解深度学习——注意力机制（Attention Mechanism）：位置编码（Positional Encoding）-Toy模板网

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在处理词元序列时，循环神经网络是逐个的重复地处理词元的，而自注意力则因为并行计算而放弃了顺序操作。为了使用序列的顺序信息，通过在输入表示中添加位置编码（Positional Encoding）来注入绝对的或相对的位置信息。位置编码可以通过学习得到也可以直接固定得到。接下来描述的是基于正弦函数和余弦函数的固定位置编码。

假设输入表示 $X\in R^{n\times d}$ 包含一个序列中 $n$ 个词元的 $d$ 维嵌入表示。位置编码使用相同形状的位置嵌入矩阵 $P\in R^{n\times d}$ 输出 $X + P$ ，矩阵第 $i$ 行、第 $2 j$ 列和 $2 j + 1$ 列上的元素为：
$\begin{aligned} p_{\text{pos}, 2i} &= \sin(\frac{\text{pos}}{10000^{\frac{2i}{d}}}) \\ p_{\text{pos}, 2i + 1} &= \cos(\frac{\text{pos}}{10000^{\frac{2i}{d}}}) \\ \end{aligned}$

在位置嵌入矩阵 $P$ 中，行代表词元在序列中的位置，列代表位置编码的不同维度。从下面的例子中可以看到位置嵌入矩阵的第6列和第7列的频率高于第8列和第9列。第6列和第7列之间的偏移量及第8列和第9列之间的偏移量正是由于正弦函数和余弦函数的交替。
深入理解深度学习——注意力机制（Attention Mechanism）：位置编码（Positional Encoding）
可以看到，在位置编码中，当列数是偶数时，使用正弦函数；当列数是奇数时，则使用余弦函数。

绝对位置信息

为了明白沿着编码维度单调降低的频率与绝对位置信息的关系，下面是 $\cdots, 7$ 的二进制表示形式。正如所看到的，每个数字、每两个数字和每四个数字上的比特值在第一个最低位、第二个最低位和第三个最低位上分别交替。

0的二进制是：000
1的二进制是：001
2的二进制是：010
3的二进制是：011
4的二进制是：100
5的二进制是：101
6的二进制是：110
7的二进制是：111

在二进制表示中，较高比特位的交替频率低于较低比特位，与下面的热图所示相似，只是位置编码通过使用三角函数在编码维度上降低频率。由于输出是浮点数，因此此类连续表示比二进制表示法更节省空间。
深入理解深度学习——注意力机制（Attention Mechanism）：位置编码（Positional Encoding）

相对位置信息

除了捕获绝对位置信息之外，上述的位置编码还允许模型学习得到输入序列中相对位置信息。这是因为对于任何确定的位置偏移 $\delta$ ，位置 $\delta$ 处的位置编码可以线性投影位置 $i$ 处的位置编码来表示。

这种投影的数学解释是，令 $w_j = \frac{1}{10000^{\frac{2j}{d}}}$ ，对于任何确定的位置偏移 $\delta$ ，任何一对 $p_{i, 2j}, p_{i, 2j + 1})$ 都可以线性投影到 $(p_{i + \delta, 2j}, p_{i + \delta, 2j + 1})$ ：
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位置编码的实例

还是以“I am good.（我很好。）”这句话为例。在RNN模型中，句子是逐字送入学习网络的。换言之，首先把“I”作为输入，接下来是“am”，以此类推。通过逐字地接受输入，学习网络就能完全理解整个句子。然而，Attention网络并不遵循递归循环的模式。因此，我们不是逐字地输入句子，而是将句子中的所有词并行地输入到神经网络中。并行输入有助于缩短训练时间，同时有利于学习长期依赖。不过，并行地将词送入Attention，将不保留词序。要理解一个句子，词序（词在句子中的位置）是很重要吗的，Attention也需要一些关于词序的信息，以便更好地理解句子。

对于给定的句子“I am good.”，我们首先计算每个单词在句子中的嵌入值。嵌入维度可以表示为 $d_{\text{model}}$ 。比如将嵌入维度 $d_{\text{model}}$ 设为4，那么输入矩阵的维度将是 $[\text{句子长度}\times\text{嵌入维度}]$ ，也就是 $\times 4]$ 。

假设表示“I am good.”的输入矩阵 $X$ 如下图所示：深入理解深度学习——注意力机制（Attention Mechanism）：位置编码（Positional Encoding）
如果把输入矩阵 $X$ 直接传给Attention ，那么模型是无法理解词序的。因此，需要添加一些表明词序（词的位置）的信息，以便神经网络能够理解句子的含义。所以，我们不能将输入矩阵直接传给Attention 。这里引入了一种叫作位置编码（Positional Encoding）的技术，以达到上述目的。顾名思义，位置编码是指词在句子中的位置（词序）的编码。

位置编码矩阵 $P$ 的维度与输入矩阵 $X$ 的维度相同。在将输入矩阵直接传给Attention 之前，我们将使其包含位置编码。我们只需将位置编码矩阵 $P$ 添加到输入矩阵 $X$ 中，再将其作为输入送入神经网络，如下图所示。这样一来，输入矩阵不仅有词的嵌入值，还有词在句子中的位置信息。
深入理解深度学习——注意力机制（Attention Mechanism）：位置编码（Positional Encoding）
我们知道“I”位于句子的第0位，“am”在第1位，“good”在第2位。代入 $i$ 值，我们得到如下结果，其中第一行为“I”的位置编码，第二行为“am”的位置编码，第三行为“good”的位置编码：
$\begin{bmatrix} \sin(\frac{0}{10000^\frac{0}{4}})=\sin(0) & \cos(\frac{0}{10000^\frac{0}{4}}))=\cos(0) & \sin(\frac{0}{10000^\frac{2}{4}})=\sin(0) & \cos(\frac{0}{10000^\frac{2}{4}}))=\cos(0)\\ \sin(\frac{1}{10000^\frac{0}{4}})=\sin(1) & \cos(\frac{1}{10000^\frac{0}{4}}))=\cos(1) & \sin(\frac{1}{10000^\frac{2}{4}})=\sin(\frac{1}{100})& \cos(\frac{1}{10000^\frac{2}{4}}))=\cos(\frac{1}{100})\\ \sin(\frac{2}{10000^\frac{0}{4}})=\sin(2) & \cos(\frac{2}{10000^\frac{0}{4}}))=\cos(2) & \sin(\frac{2}{10000^\frac{2}{4}})=\sin(\frac{1}{50})& \cos(\frac{2}{10000^\frac{2}{4}}))=\cos(\frac{1}{50})\\ \end{bmatrix}$

最终的位置编码矩阵 $P$ 如下：
$\begin{bmatrix} 0 & 1 & 0 & 1\\ 0.841 & 0.54 & 0.01 & 0.99\\ 0.909 & -0.416 & 0.02 & 0.99\\ \end{bmatrix}$

只需将输入矩阵 $X$ 与计算得到的位置编码矩阵 $P$ 进行逐元素相加，并将得出的结果作为输入矩阵送入编码器中。让我们回顾一下编码器架构。下图是一个编码器模块，从中我们可以看到，在将输入矩阵送入编码器之前，首先要将位置编码加入输入矩阵中，再将其作为输入送入编码器。
深入理解深度学习——注意力机制（Attention Mechanism）：位置编码（Positional Encoding）

参考文献：
[1] Lecun Y, Bengio Y, Hinton G. Deep learning[J]. Nature, 2015
[2] Aston Zhang, Zack C. Lipton, Mu Li, Alex J. Smola. Dive Into Deep Learning[J]. arXiv preprint arXiv:2106.11342, 2021.文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-478877.html

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