[Deep Learning-딥러닝]Attention 신경망

[Deep Learning-딥러닝]Attention 신경망 - Seq2seq

Attention 기법

Attention Value는 Gradient Vanishing 문제를 보완하기 위한 방법으로, Encoder의 hidden state를 모아서 Decoder에서 이용하는 방법입니다.

Background

Sequence-to-sequence model

Seq2seq 모델은 번역 문제를 학습하기 위해서 많이 사용되는 RNN 구조
SOS(start of sequence), EOS(End of sequence)는 문장의 시작과 끝을 알리는 예약어
Encoder에서는 데이터가 단어 별로 입력되고, RNN 사이에 hidden state가 전달됨
Context에 Encoder의 모든 feature vector를 압축해서 담아 Decoder로 전달

Gradient vanishing 문제 발생

Context에 Encoder의 모든 정보를 담는데는 한계가 있음
입출력 연관 관계가 너무 멀리 떨어져 있으면 기울기 소실이 발생하여 학습이 잘 안됨

예) 번역에서 어순이 반대인 경우

Attention 구성 요소

Query: 질의, 찾고자 하는 대상/정보
Key: 키, 저장된 데이터를 찾고자 할 때 참조하는 값
Value: 값, 저장된 데이터
Dictionary: Key-Value Pair로 이루어진 집합

Querying

Query를 날리면 Key를 비교해서 Value를 반환하는 과정을 말합니다.

Attention mechanism

Query를 날리면 Q에 대해 어떤 K가 유사한지 비교
유사도를 반영하여 V들을 합성한 것이 Attention Value
Q와 K는 dimension이 n인 실수
Compare 함수는 Dot-Product(벡터의 내적 - Inner Product)으로 유사도
Normalize를 위해 Compare 결과에 Softmax 수행
Aggregation은 weighted sum을 많이 사용하며, 비슷할수록 더 많은 비중으로 출력됨

Attention - Seq2seq

Seq2seq에서는 Encoder의 hidden layer들을 key와 value로 사용함
Seq2seq에서는 하나 앞의 time step Decoder의 hidden layer들을 Query로 사용함

s는 i번째 step의 Query
보통 key와 value는 같은 값을 이용하므로, K, V의 값이 같음
Encoder의 K와 비교하고 집계여 attention value 구함

LSTM의 hidden state에 이전 attention value를 concatenate하고 dense layer로 넘겨줌

Encoder 입출력

B: Batch Size
L: Sequence Length
N: Embedding feature 길이(Input Layer의 Node수)
M: Hidden state의 feature vector

Decoder 입출력

Output

감사합니다.

Reference

Fast Campus

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