目录

不随意线索

随意线索

注意力机制

非参注意力池化层

参数化的注意力机制

注意力机制总结

注意力分数

拓展到高维度

加性模型（Additive Attention）

点积注意力机制（Dot Product Attention）

注意力分数总结

---

不随意线索

不随意线索指的是那些由外部环境直接提供的信息，这些信息往往不需要经过复杂的认知处理就能吸引人的注意力。在计算机视觉中，这可能包括图像中的亮度变化、颜色对比度、运动等直观的视觉特征。

随意线索

随意线索指的是由内部目标驱动的注意力调整。在计算机视觉任务中，这意味着模型会根据任务的要求或先前的知识来选择关注某些区域。例如，在图像分类任务中，模型可能会根据已知的类别特征来寻找最有可能包含该类别的区域。这种类型的注意力更类似于有目的性的搜索行为，即模型根据自身的任务目标来选择性地聚焦于某些输入信息。

注意力机制

卷积、全连接、池化层都只考虑不随意线索。注意力机制则显示地考虑随意线索。

随意线索被称之为查询（query），每个输入是一个值（value）和不随意线索（key）。通过注意力池化层来偏向性地选择某些输入。

非参注意力池化层

非参数注意力池化层（Non-parametric Attention Pooling Layer）是神经网络中使用的一种注意力机制类型，其特点是不依赖于任何可训练的参数。这种类型的注意力机制通常用于从输入数据中提取关键信息，同时减少参数的数量，使得模型更加轻便且易于训练。

给定数据。最简单的实现是平均池化：。更好地方案是Nadaraya-Watson提出的核回归：

 其中K（）是核函数。若使用高斯核：

。

那么相当于进行一次Softmax计算：计算x和候选xi的距离，在此基础上进行Softmax，将输出值作为权重与yi相乘。

参数化的注意力机制

在非参注意力机制的基础上引入一个可以学习的w：

注意力机制总结

心理学认为人通过随意线索和不随意线索选择注意点。

注意力机制中通过query（随意线索）和key（不随意线索）来偏向性地选择输入。一般可写作：

。其中是注意力权重。

注意力分数

注意力分数是注意力机制中的一个关键概念，本质上是通过一系列函数计算得来的结果。它是用来量化输入序列中各个元素重要性的数值。

在刚刚的参数化注意力机制中，的结果便是注意力分数。 

注意力机制具体流程如下：

• 计算注意力分数：score = f(query, key)
• 计算注意力权重：attention_weights = softmax(scores)
• 进行加权求和，从而生成一个加权后的上下文向量：
• context_vector = sum(attention_weights * value) for each value in values

拓展到高维度

加性模型（Additive Attention）

加性模型使用了一个额外的前馈神经网络来计算注意力分数。

在加性模型中，注意力得分通过以下步骤计算：

线性变换：首先，查询向量 qq 和每个键向量 kiki​ 分别经过不同的线性变换（即乘以权重矩阵）。这可以表示为：，。

非线性激活：接下来，将变换后的查询向量和键向量相加，并通过一个非线性激活函数，通常是双曲正切（tanh），来处理这个结果：。

评分：最后，将上一步的结果 ai乘以另一个参数化的向量v，得到最终的注意力得分。这可以通过以下公式表示：。

这里的Wq和Wk是学习到的权重矩阵，vv 是一个可训练的参数向量。整个过程可以用一个简单的数学表达式概括如下：

等价于将query和key合并起来后放入一个隐藏层大小为h，输出大小为1的但隐藏层MLP。因此k，q可以形状不同。

点积注意力机制（Dot Product Attention）

如果q和k长度相同，那么。

向量化版本：

注意力分数总结

注意力分数是query和key的相似度，注意力权重是注意力分数softmax后的结果

注意力分数分为加性模型和点积模型