MUSE: PARALLEL MULTI-SCALE ATTENTION FOR SEQUENCE TO SEQUENCE LEARNING

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顺序对顺序学习的并行多尺度注意力

Abstract

在顺序学习中，自我注意机制被证明是非常有效的，并在许多任务中取得了显著的改善。然而，自我注意机制也并非没有缺陷。虽然自我注意可以模拟极长的依赖关系，但深层的注意力往往过于集中在单一的表征上，导致对局部信息的充分利用，并难以表征长序列。在这项工作中，本文探索了序列数据上的并行多尺度表征学习，努力捕捉长程和短程语言结构。为此，本文提出了并行多尺度注意(MUSE)和MUSE-SIMPLE。

MUSE-SIMPLE包含了并行多尺度序列表征学习的基本思想，它借助自我注意和逐点变换，以不同的尺度并行编码序列。
MUSE建立在MUSE-SIMPLE的基础上，探索将卷积和自我注意结合起来，从更多不同的尺度学习序列表示。

本文将重点放在机器翻译上，提出的方法在性能上比Transformer有了很大的提高，特别是在长序列上。

Introduction

Transformer的性能随着源句长度的增加而下降，特别是对于长序列。原因是注意力可能过度集中和分散，如图1(B)所示，只有少量的象征物被注意力代表
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图1：左图显示，在去词化数据集上，随着句子长度的增加，性能大幅下降。右图显示了来自第三个编码层的注意图。正如所看到的，注意图过于分散，无法捕捉到足够的信息。例如，“[EOS]”对单词对齐几乎没有贡献，出人意料的是，它的关注度过高。

对于较短的序列，它可能工作得很好，但对于较长的序列，它造成了信息表示的不足，给模型完整地理解源信息带来了困难。在最近的工作中，将注意力限制在只关注部分序列的局部注意被用来解决这一问题。然而，它使自我注意失去了捕获长期依赖的能力，也没有证明按顺序对学习任务进行排序的有效性。
为了建立一个同时具有局部和全局context建模对序列学习的诱导偏差的模块，本文将自我注意与卷积相结合，提出了并行多尺度注意，称为MUSE。

它将输入编码为隐藏表示，然后并行应用自我注意和深度可分离的卷积变换。
卷积弥补了对局部信息的不充分使用，而自我注意则集中在捕获依赖关系上。
此外，这种并行结构具有高度的可扩展性，可以很容易地将新的变换作为新的并行分支引入，也有利于并行计算。

主要贡献如下：

注意机制单独存在权值分散的问题，不适合长序列表征学习。提出的方法试图解决这一问题，并在生成长序列方面取得了更好的性能。
提出了一种并行的多尺度注意，探索了一种简单而有效的方法，将卷积和自我注意成功地结合在一个模块中。
MUSE在相同的训练数据和可比的模型大小下，在三个主要机器翻译任务上的得分超过了所有以前的模型，最先进的BLEU。
MUSE-SIMPLE引入了并行表示学习，带来了可扩展性和并行性。实验表明，在GPU上推理速度可以提高31%。

MUSE：并行多尺度attention

将单词嵌入序列 $x_1,…,x_n)$ 作为输入，将单词嵌入转移到隐藏表示 $z=(z_1,…,z_n)$ ，解码器负责逐个token地生成文本序列 $y_1,…,y_m)$ .
编码器用由N个MUSE模块进行堆叠，利用残差机制和层归一化来连接相邻的两层。
MUSE的三个组成部分：捕获全局特征的自注意力、用于捕获局部特征的深度可分离卷积、捕获表征特征的基于位置的前馈神经网络
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MUE-simple是MUSE的简化版本，不包括间距操作：

全局语境表征的注意机制

用于局部上下文建模的卷积

在MUSE中引入卷积运算来捕捉局部上下文。为了学习同一隐藏空间中的上下文序列表示，选择深度卷积作为卷积运算，因为它包括两个独立的变换，即逐点投影变换和上下文变换。这是因为原始卷积算子是不可分的，但DepthConv可以共享具有自我注意机制的相同的逐点投影变换。本文选择了DepthConv的最佳变体动态卷积
每个卷积子模块包含具有不同核大小的多个单元。它们用于捕获不同范围的要素。核大小为k的卷积单元的输出为：
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对于输入序列x，输出 $o$ 计算为：

启示

将CNN和self-attention进行组合形成一种独特的注意力的想法很好，可以作为一个创新点应用。