論文の概要: Sparse Attention with Linear Units

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.07012v1
• Date: Wed, 14 Apr 2021 17:52:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-15 13:34:46.493973
• Title: Sparse Attention with Linear Units
• Title（参考訳）: リニアユニットによるスパース注意
• Authors: Biao Zhang, Ivan Titov, Rico Sennrich
• Abstract要約: 本稿では, ソフトマックスアクティベーションをReLUに置き換えることにより, 注目度を向上する新しい, 簡便な手法を提案する。 我々のモデルはRectified Linear Attention (ReLA)と呼ばれ、以前提案したスパースアテンション機構よりも実装が容易で効率的である。 分析の結果,RELAは高い空間性率と頭部の多様性を達成でき,ソース・ターゲット単語アライメントの精度が向上することがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.399814410157425
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Recently, it has been argued that encoder-decoder models can be made more interpretable by replacing the softmax function in the attention with its sparse variants. In this work, we introduce a novel, simple method for achieving sparsity in attention: we replace the softmax activation with a ReLU, and show that sparsity naturally emerges from such a formulation. Training stability is achieved with layer normalization with either a specialized initialization or an additional gating function. Our model, which we call Rectified Linear Attention (ReLA), is easy to implement and more efficient than previously proposed sparse attention mechanisms. We apply ReLA to the Transformer and conduct experiments on five machine translation tasks. ReLA achieves translation performance comparable to several strong baselines, with training and decoding speed similar to that of the vanilla attention. Our analysis shows that ReLA delivers high sparsity rate and head diversity, and the induced cross attention achieves better accuracy with respect to source-target word alignment than recent sparsified softmax-based models. Intriguingly, ReLA heads also learn to attend to nothing (i.e. 'switch off') for some queries, which is not possible with sparsified softmax alternatives.
• Abstract（参考訳）: 近年,ソフトマックス関数をスパース変種に置き換えることで,エンコーダ・デコーダモデルをより解釈可能であることが議論されている。 本研究では, ソフトマックス活性化をreluに置き換え, スパーシティが自然に発生することを示す, 注意のスパース性を達成するための新しい簡便な方法を提案する。 訓練安定性は、特別な初期化または追加のゲーティング関数を持つ層正規化によって達成される。 我々のモデルはRectified Linear Attention (ReLA)と呼ばれ、以前提案したスパースアテンション機構よりも実装が容易で効率的である。 ReLAをTransformerに適用し、5つの機械翻訳タスクの実験を行う。 ReLAは、バニラアテンションと同様のトレーニングとデコード速度で、いくつかの強力なベースラインに匹敵する翻訳性能を達成する。 解析の結果,ReLAは高い空間性率と頭部の多様性を実現し,近年の疎化ソフトマックスモデルよりも単語アライメントの精度が向上した。 興味深いことに、ReLAヘッドは、何も(つまり)参加することを学ぶ。 一部のクエリは、sprsified Softmax代替では不可能である。

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