|
本文将从五个方面【技能问题、技能手段、技能效果、代码实现逻辑和工程落地发起】解读以下专利。
US201816021971A，ATTENTION-BASED SEQUENCE TRANSDUCTION NEURAL NETWORKS
一、技能问题：为什么必要自注意力机制？
在传统的序列转换任务（如机器翻译、语音识别等）中，循环神经网络（RNN） 和 卷积神经网络（CNN） 是常用的模型架构。然而，这些模型存在以下问题：
- 计算服从低：RNN的序列依赖性导致无法并行计算，训练和推理时间较长。
- 长间隔依赖建模困难：RNN和CNN在处理长序列时，难以捕捉远间隔位置之间的依赖关系，导致模型性能下降。
- 资源消耗大：由于RNN的序列特性，模型训练必要大量的计算资源。
Google的这篇专利提出了一种基于自注意力机制（Self-Attention） 的序列转换神经网络，旨在解决上述问题。
二、技能手段：自注意力机制与Transformer架构
专利的焦点是Transformer架构，它完全基于自注意力机制，摒弃了传统的RNN和CNN层。以下是该架构的关键技能点：
1. 编码器-解码器架构
- 编码器：将输入序列（如句子）转换为一系列编码表示。
- 解码器：基于编码表示，自回归地生成输出序列（如翻译后的句子）。
2. 自注意力机制
自注意力机制的焦点思想是：每个位置可以同时关注输入序列中的全部位置，从而捕捉全局依赖关系。具体实现如下：
- 查询（Query）、键（Key）、值（Value）：通过线性变换生成，用于计算注意力权重。
- 多头注意力（Multi-Head Attention）：并行运行多个自注意力机制，捕捉差异子空间的信息，增强模型的表达能力。
3. 位置编码
由于自注意力机制本身不包含序列位置信息，专利引入了位置编码，通过正弦和余弦函数为每个位置生成唯一的编码，确保模型可以或许利用序列的顺序信息。
4. 残差连接与层归一化
每个子层（如自注意力层、前馈层）后都添加了残差连接和层归一化，以加速训练并提高模型稳固性。
5. 前馈网络
每个子层后接一个前馈网络，通过两层线性变换和非线性激活函数（如ReLU）进一步增强特征表示。
三、技能效果：为什么Transformer如此强大？
通过上述技能手段，Transformer架构取得了以下显著效果：
- 高效并行计算：由于摒弃了RNN的序列依赖性，Transformer可以并行处理整个序列，大幅提升训练和推理速度。
- 长间隔依赖建模：自注意力机制可以或许直接捕捉任意两个位置之间的依赖关系，无论它们相距多远。
- 更高的正确性：在机器翻译等任务上，Transformer取得了state-of-the-art的结果，且无需任务特定的调优。
- 资源节约：相比RNN，Transformer在训练和推理过程中消耗的计算资源更少。
四、代码实现逻辑：从专利到代码
以下是Transformer焦点模块的伪代码实现，帮助工程师理解怎样将专利技能转化为现实代码：
- # 1. 自注意力机制
- def self_attention(query, key, value):
- scores = dot_product(query, key.transpose()) / sqrt(dim_k) # 计算注意力分数
- weights = softmax(scores) # 归一化权重
- output = dot_product(weights, value) # 加权求和
- return output
- # 2. 多头注意力
- def multi_head_attention(query, key, value, num_heads):
- heads = []
- for _ in range(num_heads):
- head = self_attention(linear_transform(query), linear_transform(key), linear_transform(value))
- heads.append(head)
- output = concatenate(heads) # 拼接多头输出
- return linear_transform(output) # 线性变换
- # 3. Transformer编码器子层
- def encoder_sub_layer(input):
- # 自注意力 + 残差连接 + 层归一化
- attention_output = multi_head_attention(input, input, input, num_heads)
- residual_output = input + attention_output
- normalized_output = layer_norm(residual_output)
-
- # 前馈网络 + 残差连接 + 层归一化
- feed_forward_output = feed_forward(normalized_output)
- residual_output = normalized_output + feed_forward_output
- return layer_norm(residual_output)
- # 4. Transformer解码器子层
- def decoder_sub_layer(input, encoder_output):
- # 自注意力 + 残差连接 + 层归一化
- self_attention_output = multi_head_attention(input, input, input, num_heads)
- residual_output = input + self_attention_output
- normalized_output = layer_norm(residual_output)
-
- # 编码器-解码器注意力 + 残差连接 + 层归一化
- encoder_attention_output = multi_head_attention(normalized_output, encoder_output, encoder_output, num_heads)
- residual_output = normalized_output + encoder_attention_output
- normalized_output = layer_norm(residual_output)
-
- # 前馈网络 + 残差连接 + 层归一化
- feed_forward_output = feed_forward(normalized_output)
- residual_output = normalized_output + feed_forward_output
- return layer_norm(residual_output)
- 模块化设计：将自注意力机制、多头注意力、位置编码等模块拆分为独立组件，便于专利权利要求书的撰写。
- 技能效果量化：在专利申请中，明确Transformer相比RNN/CNN在计算服从、正确性等方面的提升，并提供实验数据支持。
- 权利要求布局：围绕焦点创新点（如自注意力机制、多头注意力、位置编码）撰写权利要求，确保专利保护范围最大化。
六、总结
Google的这篇专利通过自注意力机制和Transformer架构，解决了传统序列转换模型的计算服从低、长间隔依赖建模困难等问题。对于软件工程师而言，理解这些技能细节不仅有助于优化代码实现，还能为专利申请提供强有力的技能支撑。
假如你正在开发雷同的序列转换模型，大概盼望将你的技能创新转化为专利，欢迎联系我，我将为你提供专业的专利发掘与撰写服务！
关注我，获取更多技能干货与专利解读！
免责声明：如果侵犯了您的权益，请联系站长，我们会及时删除侵权内容，谢谢合作！更多信息从访问主页：qidao123.com:ToB企服之家，中国第一个企服评测及商务社交产业平台。 | 
