Вопрос или проблема
Библиотека Keras содержит всего 3 типа внимания – слои внимания Keras, а именно:
- Слой MultiHeadAttention
- Слой Attention
- Слой AdditiveAttention
Тем не менее, в теории существует множество типов внимания, например (некоторые из них могут быть синонимами):
- Глобальное
- Локальное
- Жесткое
- Внимание Бахданова
- Внимание Луонга
- Самообращение
- Аддитивное
- Скрытое
- Что-то еще?
Другие типы просто не практичны или их можно вывести из существующей реализации? Могли бы вы прояснить с примерами?
Вы всегда можете создать свой собственный пользовательский слой внимания, используя TF или Pytorch. В Keras сейчас есть три популярных встроенных слоя внимания. Ранее нам приходилось создавать собственные пользовательские слои, даже в Keras. Разница между вниманием Бахданова и Луонга заключается в способе расчета весов внимания. Один из них аддитивный, а другой – мультипликативный (скалярное произведение) соответственно. В обеих этих моделях ключ и значение одинаковы. Для более продвинутых техник трансформеров обратитесь к BERT или DistilBERT. У нас также есть различные варианты BERT.
Ответ или решение
Почему в Keras только три типа слоев внимания?
Библиотека Keras предлагает три основных типа слоев внимания, а именно:
- MultiHeadAttention (многоголовое внимание)
- Attention (внимание)
- AdditiveAttention (аддитивное внимание)
На первый взгляд, может показаться, что это ограниченное количество, особенно учитывая разнообразие теоретических концепций внимания, таких как глобальное внимание, локальное внимание, жесткое внимание, внимание Бахдана, внимание Лунга и другие. Ответ на вопрос о том, почему Keras ограничивается всего тремя слоями внимания, заключается в нескольких ключевых аспектах:
1. Стандартизация и практичность
Основные слои внимания, представленные в Keras, являются наиболее широко используемыми и эффективными в большинстве задач глубокого обучения. Например, многоголовое внимание — это один из основных компонентов архитектуры трансформеров, которая сейчас доминирует в задачах обработки естественного языка и других областях. Keras сосредотачивается на наиболее мощных и практичных реализациях, которые покрывают широкий спектр применений.
2. Подход к реализации
Многие из других типов внимания можно выразить через существующие слои Keras. Например, внимание Бахдана иLuong, которые представляют собой различные подходы к расчету весов внимания, можно реализовать с использованием существующих слоев внимания Keras. AdditiveAttention в некотором смысле соответствует аддитивному подходу, а MultiHeadAttention способен моделировать как жесткое, так и мягкое внимание в зависимости от конфигурации.
3. Создание пользовательских слоев
Напоминаем, что Keras предоставляет возможность создания пользовательских слоев, что позволяет разработчикам реализовывать более специфические и необычные типы внимания, если это необходимо. Это расширяет функциональность Keras и позволяет согласовать ее с конкретными требованиями проектов без необходимости перегружать стандартную библиотеку.
Примеры
-
Bahdanau Attention и Luong Attention могут быть реализованы с использованием аддитивного и многоголового внимания. В зависимости от реализации они могут использовать различные методы вычисления весов внимания, но все они могут быть достигнуты с помощью существующих слоев.
-
Self-Attention, также обычно реализуемый через MultiHeadAttention, позволяет элементам последовательности учитывать все другие элементы последовательности при взвешивании в контексте.
Заключение
Таким образом, выбор Keras ограничить себя тремя основными слоями внимания является продуманным, направленным на баланс между функциональностью и простотой использования. Для более сложных архитектур или специфических типов внимания пользователи всегда могут создать свои собственные реализации, опираясь на богатый функционал Keras и TensorFlow. В дальнейшем, с развитием технологий и появлением новых подходов, возможно, в библиотеку будут добавлены новые слои внимания, чтобы раскрыть ещё больше возможностей в области глубокого обучения.