論文の概要: Towards understanding how attention mechanism works in deep learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.18288v1
• Date: Tue, 24 Dec 2024 08:52:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-25 15:57:02.055184
• Title: Towards understanding how attention mechanism works in deep learning
• Title（参考訳）: 深層学習における注意機構の働きの理解に向けて
• Authors: Tianyu Ruan, Shihua Zhang,
• Abstract要約: 本研究では,古典的メトリクスとベクトル空間特性を用いて,多様体学習,クラスタリング,教師あり学習における類似性の計算過程について検討する。 自己認識機構を学習可能な擬似メトリック関数と類似性計算に基づく情報伝達プロセスに分解する。 本稿では,メトリック学習の概念を活用して,望ましいメトリクスをより効果的に学習できるようにすることにより,メトリックアテンションと呼ばれる改良されたアテンション機構を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.79364699260219
• License:
• Abstract: Attention mechanism has been extensively integrated within mainstream neural network architectures, such as Transformers and graph attention networks. Yet, its underlying working principles remain somewhat elusive. What is its essence? Are there any connections between it and traditional machine learning algorithms? In this study, we inspect the process of computing similarity using classic metrics and vector space properties in manifold learning, clustering, and supervised learning. We identify the key characteristics of similarity computation and information propagation in these methods and demonstrate that the self-attention mechanism in deep learning adheres to the same principles but operates more flexibly and adaptively. We decompose the self-attention mechanism into a learnable pseudo-metric function and an information propagation process based on similarity computation. We prove that the self-attention mechanism converges to a drift-diffusion process through continuous modeling provided the pseudo-metric is a transformation of a metric and certain reasonable assumptions hold. This equation could be transformed into a heat equation under a new metric. In addition, we give a first-order analysis of attention mechanism with a general pseudo-metric function. This study aids in understanding the effects and principle of attention mechanism through physical intuition. Finally, we propose a modified attention mechanism called metric-attention by leveraging the concept of metric learning to facilitate the ability to learn desired metrics more effectively. Experimental results demonstrate that it outperforms self-attention regarding training efficiency, accuracy, and robustness.
• Abstract（参考訳）: 注意機構は、Transformerやグラフアテンションネットワークなど、メインストリームのニューラルネットワークアーキテクチャに広く統合されている。 しかし、その根底にある原理はいまだに解明されていない。 その本質は何ですか。 従来の機械学習アルゴリズムとは何の関係があるのでしょうか? 本研究では,古典的メトリクスとベクトル空間特性を用いて,多様体学習,クラスタリング,教師あり学習における類似性の計算過程について検討する。 これらの手法で類似性計算と情報伝達の鍵となる特徴を同定し、ディープラーニングにおける自己認識機構が同じ原理に固執するが、より柔軟かつ適応的に機能することを実証する。 自己認識機構を学習可能な擬似メトリック関数と類似性計算に基づく情報伝達プロセスに分解する。 擬計量が計量の変換であり、一定の合理的な仮定が成り立つと、自己注意機構が連続モデリングを通じてドリフト拡散過程に収束することが証明される。 この方程式は、新しい計量の下で熱方程式に変換することができる。 さらに、一般的な擬似メトリック関数を用いた注意機構の1次解析を行う。 本研究は,身体的直観による注意機構の効果と原理の理解を支援する。 最後に,メトリック学習の概念を活用して,望ましいメトリクスをより効果的に学習できるようにすることにより,メトリックアテンションと呼ばれる改良されたアテンション機構を提案する。 実験の結果, 訓練効率, 精度, 頑健性に関して, 自己意識よりも優れていた。

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