机器如何读懂人心：Keras实现Self-Attention文本分类

作者 | 小宋是呢

转载自CSDN博客

一、Self-Attention概念详解

了解了模型大致原理，我们可以详细的看一下究竟Self-Attention结构是怎样的。其基本结构如下

对于self-attention来讲，Q(Query), K(Key), V(Value)三个矩阵均来自同一输入，首先我们要计算Q与K之间的点乘，然后为了防止其结果过大，会除以一个尺度标度 640?wx_fmt=svg ，其中为一个query和key向量的维度。再利用Softmax操作将其结果归一化为概率分布，然后再乘以矩阵V就得到权重求和的表示。该操作可以表示为

640?wx_fmt=svg

这里可能比较抽象，我们来看一个具体的例子（图片来源于https://jalammar.github.io/illustrated-transformer/），该博客讲解的极其清晰，强烈推荐），假如我们要翻译一个词组Thinking Machines，其中Thinking的输入的embedding vector用 640?wx_fmt=svg 表示，Machines的embedding vector用表示。

当我们处理Thinking这个词时，我们需要计算句子中所有词与它的Attention Score，这就像将当前词作为搜索的query，去和句子中所有词（包含该词本身）的key去匹配，看看相关度有多高。我们用 640?wx_fmt=svg 代表Thinking对应的query vector，及分别代表Thinking以及Machines对应的key vector，则计算Thinking的attention score的时候我们需要计算与的点乘，同理，我们计算Machines的attention score的时候需要计算与的点乘。如上图中所示我们分别得到了 640?wx_fmt=svg 与的点乘积，然后我们进行尺度缩放与softmax归一化，如下图所示：

显然，当前单词与其自身的attention score一般最大，其他单词根据与当前单词重要程度有相应的score。然后我们在用这些attention score与value vector相乘，得到加权的向量。

如果将输入的所有向量合并为矩阵形式，则所有query, key, value向量也可以合并为矩阵形式表示：

其中 640?wx_fmt=svg 是我们模型训练过程学习到的合适的参数。上述操作即可简化为矩阵形式：

二、Self_Attention模型搭建

笔者使用Keras来实现对于Self_Attention模型的搭建，由于网络中间参数量比较多，这里采用自定义网络层的方法构建Self_Attention。

Keras实现自定义网络层。需要实现以下三个方法:（注意input_shape是包含batch_size项的）

build(input_shape): 这是你定义权重的地方。这个方法必须设 self.built = True，可以通过调用 super([Layer], self).build() 完成。
call(x): 这里是编写层的功能逻辑的地方。你只需要关注传入 call 的第一个参数：输入张量，除非你希望你的层支持masking。
compute_output_shape(input_shape): 如果你的层更改了输入张量的形状，你应该在这里定义形状变化的逻辑，这让Keras能够自动推断各层的形状。

实现代码如下：

这里可以对照一中的概念讲解来理解代码

如果将输入的所有向量合并为矩阵形式，则所有query, key, value向量也可以合并为矩阵形式表示

上述内容对应

其中 640?wx_fmt=svg 是我们模型训练过程学习到的合适的参数。上述操作即可简化为矩阵形式：

上述内容对应（为什么使用batch_dot呢？这是由于input_shape是包含batch_size项的）

这里 QK = QK / (64**0.5) 是除以一个归一化系数，(64**0.5)是笔者自己定义的，其他文章可能会采用不同的方法。

三、训练网络

项目完整代码如下，这里使用的是Keras自带的imdb影评数据集。

四、结果输出

参考链接：

https://zhuanlan.zhihu.com/p/47282410

原文链接

https://blog.csdn.net/xiaosongshine/article/details/90600028

（*本文为 AI科技大本营转载文章，转载请联系原作者）

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