Bahdanau tähelepanumehhanism ja Luongi tähelepanumehhanism on kaks peamist komponenti, mida kasutatakse järjestusest järjestusmudelites, eriti masintõlkeülesannetes. Kuigi mõlemad mehhanismid võimaldavad mudelil väljundjada iga elemendi genereerimisel keskenduda sisendjada erinevatele osadele, erinevad nad oma lähenemisviisi ja arhitektuurse disaini poolest. Siin on peamised erinevused.
Bahdanau Tähelepanu
1. Keerukus: Bahdanau tähelepanu kasutab tähelepanu kaalu arvutamiseks närvivõrku, mis hõlmab Luongi tähelepanuga võrreldes keerukamat lähenemist. See närvivõrk sisaldab dekoodri praegust olekut, tähelepanumehhanismi eelmist olekut ja praegust sisendit[3].
2. Joonistumisskoorid: Bahdanau tähelepanu tutvustab joondusskoore, mida kasutatakse tähelepanu kaalu arvutamiseks. See lähenemisviis võimaldab mudelil tabada keerukamaid seoseid sisend- ja väljundjadade vahel[1].
3. Varjatud olekute ühendamine: Bahdanau tähelepanu ühendab päri- ja tahaallika peidetud olekud, pakkudes sisendjärjestusest põhjalikumat vaadet. See lähenemisviis aitab tabada pikamaa sõltuvusi ja käsitleda keeruka struktuuriga lauseid[2].
4. Toimivus: Bahdanau tähelepanu on tuntud oma jõulise ja nüansirikka jõudluse poolest mitmesugustes keelemustrites, eriti ülesannete puhul, mis nõuavad täpset ja kontekstikohast tõlget[2].
Luong Tähelepanu
1. Lihtsus: Luongi tähelepanu kasutab tähelepanu kaalude arvutamiseks lihtsamat ja arusaadavamat matemaatilist lähenemisviisi, mis hõlmab ainult dekoodri praegust olekut[3].
2. Ülemise peidetud kihi olekud: Luong tähelepanu kasutab nii kodeerija kui ka dekoodri ülemise peidetud kihi olekuid, pakkudes sisendjadast täpsemat vaadet[2].
3. Globaalne või kohalik tähelepanu: Luong-tähelepanu võib olla kas globaalselt seotud kõikide lähtesõnadega või lokaalselt keskenduda sõnade alamhulgale, olenevalt konkreetsetest ülesandenõuetest[2].
4. Tõhusus: Luongi tähelepanu on üldiselt lihtsam ja potentsiaalselt tõhusam kui Bahdanau tähelepanu, mistõttu sobib see ülesannete jaoks, kus arvutuslik efektiivsus on probleem[2].
Võrdlus
| Aspekt | Bahdanau Tähelepanu | Luong Tähelepanu |
| --- | --- | --- |
| Keerukus | Keerulisem, kasutab närvivõrku | Lihtsam, kasutab matemaatilist lähenemist |
| Joondusskoorid | Kasutab joondusskoore | Ei kasuta joondusskoore |
| Varjatud olekud | Ühendab varjatud olekud edasi ja tagasi | Kasutab kodeerija ja dekoodri ülemise peidetud kihi olekuid |
| Toimivus | Tugev ja nüansirikas erinevate keelemustrite jaoks | Kiire ja tõhus teatud ülesannete jaoks |
| Tõhusus | Arvutuslikult kallim | Tõhusam |
Järeldus
Bahdanau tähelepanu on eriti kasulik ülesannete puhul, mis nõuavad täpseid ja kontekstuaalselt sobivaid tõlkeid (nt närvimasintõlge). Luongi tähelepanu on seevastu tõhusam ja sobib ülesanneteks, kus arvutuslik efektiivsus on muret tekitav. Nende tähelepanumehhanismide erinevuste mõistmine on järjestuspõhiste ülesannete toimivuse optimeerimiseks ülioluline[1][2][3].
Tsitaadid:[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/