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注意力提示
🏷sec_attention-cues
感谢读者对本书的关注，因为读者的注意力是一种稀缺的资源：此刻读者正在阅读本书（而忽略了其他的书），因此读者的注意力是用机会成本（与金钱类似）来支付的。为了确保读者现在投入的注意力是值得的，作者们尽全力（全部的注意力）创作一本好书。
自经济学研究稀缺资源分配以来，人们正处在"注意力经济"时代，即人类的注意力被视为可以交换的、有限的、有价值的且稀缺的商品。许多商业模式也被开发出来去利用这一点：在音乐或视频流媒体服务上，人们要么消耗注意力在广告上，要么付钱来隐藏广告；为了在网络游戏世界的成长，人们要么消耗注意力在游戏战斗中，从而帮助吸引新的玩家，要么付钱立即变得强大。总之，注意力不是免费的。
注意力是稀缺的，而环境中的干扰注意力的信息却并不少。比如人类的视觉神经系统大约每秒收到 1 0 8 10^8 108位的信息，这远远超过了大脑能够完全处理的水平。幸运的是，人类的祖先已经从经验（也称为数据）中认识到"并非感官的所有输入都是一样的"。在整个人类历史中，这种只将注意力引向感兴趣的一小部分信息的能力，使人类的大脑能够更明智地分配资源来生存、成长和社交，例如发现天敌、找寻食物和伴侣。
生物学中的注意力提示
注意力是如何应用于视觉世界中的呢？这要从当今十分普及的双组件 （two-component）的框架开始讲起：这个框架的出现可以追溯到19世纪90年代的威廉·詹姆斯，他被认为是"美国心理学之父" :cite:James.2007。在这个框架中，受试者基于非自主性提示 和自主性提示 有选择地引导注意力的焦点。非自主性提示是基于环境中物体的突出性和易见性。
想象一下，假如我们面前有五个物品：一份报纸、一篇研究论文、一杯咖啡、一本笔记本和一本书，就像 :numref:fig_eye-coffee。
所有纸制品都是黑白印刷的，但咖啡杯是红色的。换句话说，这个咖啡杯在这种视觉环境中是突出和显眼的，不由自主地引起人们的注意。所以我们会把视力最敏锐的地方放到咖啡上，如 :numref:fig_eye-coffee所示。
🏷fig_eye-coffee
喝咖啡后，我们会变得兴奋并想读书，所以转过头，重新聚焦眼睛，然后看看书，就像 :numref:fig_eye-book中描述那样。
与 :numref:fig_eye-coffee中由于突出性导致的选择不同，此时选择书是受到了认知和意识的控制，因此注意力在基于自主性提示去辅助选择时将更为谨慎。受试者的主观意愿推动，选择的力量也就更强大。
🏷fig_eye-book
查询、键和值
自主性的与非自主性的注意力提示解释了人类的注意力的方式，下面来看看如何通过这两种注意力提示，用神经网络来设计注意力机制的框架，首先，考虑一个相对简单的状况，即只使用非自主性提示。要想将选择偏向于感官输入，则可以简单地使用参数化的全连接层，甚至是非参数化的最大汇聚层或平均汇聚层。
因此，"是否包含自主性提示"将注意力机制与全连接层或汇聚层区别开来。在注意力机制的背景下，自主性提示被称为查询 （query）。给定任何查询，注意力机制通过注意力汇聚 （attention pooling）将选择引导至感官输入 （sensory inputs，例如中间特征表示）。在注意力机制中，这些感官输入被称为值 （value）。更通俗的解释，每个值都与一个键 （key）配对，这可以想象为感官输入的非自主提示。如 :numref:fig_qkv所示，可以通过设计注意力汇聚的方式，便于给定的查询（自主性提示）与键（非自主性提示）进行匹配，这将引导得出最匹配的值（感官输入）。
注意力机制框架如下图所示。
🏷fig_qkv
鉴于上面所提框架在 :numref:fig_qkv中的主导地位，因此这个框架下的模型将成为本章的中心。然而，注意力机制的设计有许多替代方案。例如可以设计一个不可微的注意力模型，该模型可以使用强化学习方法 :cite:Mnih.Heess.Graves.ea.2014进行训练。
注意力的可视化
平均汇聚层可以被视为输入的加权平均值，其中各输入的权重是一样的。
实际上，注意力汇聚得到的是加权平均的总和值，其中权重是在给定的查询和不同的键之间计算得出的。
python
import torch
from d2l import torch as d2l为了可视化注意力权重，需要定义一个show_heatmaps函数。其输入matrices的形状是（要显示的行数，要显示的列数，查询的数目，键的数目）。
python
def show_heatmaps(matrices, xlabel, ylabel, titles=None, figsize=(2.5, 2.5),
cmap='Reds'):
"""显示矩阵热图"""
d2l.use_svg_display()
num_rows, num_cols = matrices.shape[0], matrices.shape[1]
fig, axes = d2l.plt.subplots(num_rows, num_cols, figsize=figsize,
sharex=True, sharey=True, squeeze=False)
for i, (row_axes, row_matrices) in enumerate(zip(axes, matrices)):
for j, (ax, matrix) in enumerate(zip(row_axes, row_matrices)):
pcm = ax.imshow(matrix.detach().numpy(), cmap=cmap)
if i == num_rows - 1:
ax.set_xlabel(xlabel)
if j == 0:
ax.set_ylabel(ylabel)
if titles:
ax.set_title(titles[j])
fig.colorbar(pcm, ax=axes, shrink=0.6);下面使用一个简单的例子进行演示。在本例子中，仅当查询和键相同时，注意力权重为1，否则为0。
python
attention_weights = torch.eye(10).reshape((1, 1, 10, 10))#
show_heatmaps(attention_weights, xlabel='Keys', ylabel='Queries')使用 show_heatmaps 显示注意力权重
上方代码中，attention_weights 是一个 (10 X10) 的单位矩阵，用于表示注意力权重。以下是如何使用 show_heatmaps 函数来可视化这些权重的详细步骤。
代码示例
python
import torch
import numpy as np
import d2l # 假设d2l库已安装并可用
# 创建注意力权重
attention_weights = torch.eye(10).reshape((1, 1, 10, 10))
# 使用 show_heatmaps 函数显示热图
show_heatmaps(attention_weights, xlabel='Keys', ylabel='Queries', titles=['Attention Weights'])代码解析
-
创建注意力权重:
pythonattention_weights = torch.eye(10).reshape((1, 1, 10, 10))这里使用
torch.eye(10)创建一个 (10 X 10) 的单位矩阵，然后通过reshape改变其形状为(1, 1, 10, 10)，以符合show_heatmaps函数的输入要求。 -
调用
show_heatmaps:pythonshow_heatmaps(attention_weights, xlabel='Keys', ylabel='Queries', titles=['Attention Weights'])通过传入
attention_weights、x轴和y轴标签，以及标题，调用show_heatmaps函数来绘制热图。
结果
- 热图: 生成的热图将显示单位矩阵的结构，其中对角线上的值为1，其他位置的值为0。这表示每个查询（Query）与其对应的键（Key）之间的注意力权重关系。
后面的章节内容将经常调用show_heatmaps函数来显示注意力权重。
小结
- 人类的注意力是有限的、有价值和稀缺的资源。
- 受试者使用非自主性和自主性提示有选择性地引导注意力。前者基于突出性，后者则依赖于意识。
- 注意力机制与全连接层或者汇聚层的区别源于增加的自主提示。
- 由于包含了自主性提示，注意力机制与全连接的层或汇聚层不同。
- 注意力机制通过注意力汇聚使选择偏向于值（感官输入），其中包含查询（自主性提示）和键（非自主性提示）。键和值是成对的。
- 可视化查询和键之间的注意力权重是可行的。
练习
- 在机器翻译中通过解码序列词元时，其自主性提示可能是什么？非自主性提示和感官输入又是什么？
- 随机生成一个 10 × 10 10 \times 10 10×10矩阵并使用
softmax运算来确保每行都是有效的概率分布，然后可视化输出注意力权重。