Mekanisme perhatian Bahdanau dan mekanisme perhatian Luong adalah dua komponen utama yang digunakan dalam model urutan-ke-urutan, khususnya dalam tugas penerjemahan mesin. Meskipun kedua mekanisme tersebut memungkinkan model untuk fokus pada bagian berbeda dari rangkaian masukan saat menghasilkan setiap elemen rangkaian keluaran, keduanya berbeda dalam pendekatan dan desain arsitekturnya. Berikut perbedaan utamanya:
Bahdanau Perhatian
1. Kompleksitas: Perhatian Bahdanau menggunakan jaringan saraf untuk menghitung bobot perhatian, yang melibatkan pendekatan yang lebih kompleks dibandingkan dengan perhatian Luong. Jaringan saraf ini mencakup keadaan decoder saat ini, keadaan mekanisme perhatian sebelumnya, dan masukan saat ini [3].
2. Skor Keselarasan: Perhatian Bahdanau memperkenalkan skor keselarasan, yang digunakan untuk menghitung bobot perhatian. Pendekatan ini memungkinkan model untuk menangkap hubungan yang lebih kompleks antara rangkaian masukan dan keluaran [1].
3. Penggabungan Status Tersembunyi: Perhatian Bahdanau menggabungkan status tersembunyi sumber maju dan mundur, memberikan pandangan yang lebih komprehensif tentang urutan masukan. Pendekatan ini membantu dalam menangkap ketergantungan jangka panjang dan menangani kalimat dengan struktur yang kompleks[2].
4. Kinerja: Perhatian Bahdanau dikenal karena kinerjanya yang kuat dan bernuansa dalam berbagai pola linguistik, khususnya dalam tugas-tugas yang memerlukan terjemahan yang akurat dan sesuai konteks[2].
Perhatian Luong
1. Kesederhanaan: Perhatian Luong menggunakan pendekatan matematika yang lebih sederhana dan lugas untuk menghitung bobot perhatian, yang hanya melibatkan status dekoder saat ini[3].
2. Status Lapisan Tersembunyi Teratas: Perhatian Luong menggunakan status lapisan tersembunyi teratas dari encoder dan decoder, memberikan tampilan urutan input yang lebih terfokus[2].
3. Perhatian Global atau Lokal: Perhatian Luong dapat hadir secara global pada semua kata sumber atau fokus secara lokal pada subkumpulan kata, bergantung pada persyaratan tugas tertentu[2].
4. Efisiensi: Perhatian Luong umumnya lebih sederhana dan berpotensi lebih efisien dibandingkan perhatian Bahdanau, sehingga cocok untuk tugas-tugas yang mengutamakan efisiensi komputasi[2].
Perbandingan
| Aspek | Bahdanau Perhatian | Perhatian Luong |
| --- | --- | --- |
| Kompleksitas | Lebih kompleks, menggunakan jaringan saraf | Lebih sederhana, menggunakan pendekatan matematis |
| Skor Keselarasan | Menggunakan skor keselarasan | Tidak menggunakan skor keselarasan |
| Negara Tersembunyi | Menggabungkan status tersembunyi maju dan mundur | Menggunakan status encoder dan decoder lapisan tersembunyi teratas |
| Kinerja | Kuat dan bernuansa untuk berbagai pola linguistik | Cepat dan efektif untuk tugas tertentu |
| Efisiensi | Lebih mahal secara komputasi | Lebih efisien |
Kesimpulan
Perhatian Bahdanau sangat berguna dalam tugas-tugas yang memerlukan terjemahan yang akurat dan sesuai konteks, seperti terjemahan mesin saraf. Sebaliknya, perhatian Luong lebih efisien dan cocok untuk tugas-tugas yang mengutamakan efisiensi komputasi. Memahami perbedaan antara mekanisme perhatian ini sangat penting untuk mengoptimalkan kinerja dalam tugas-tugas berbasis urutan [1] [2] [3].
Kutipan:[1] https://www.youtube.com/watch?v=0hZT4_fHfNQ
[2] https://deepai.tn/glossary/what-is-the-difference-between-luong-style-attention-and-bahdanau/
[3] https://www.baeldung.com/cs/attention-luong-vs-bahdanau
[4] https://stackoverflow.com/questions/44238154/what-is-the-difference-between-luong-attention-and-bahdanau-attention
[5] https://machinelearningmastery.com/the-luong-attention-mechanism/