กลไกความสนใจของ Bahdanau และกลไกความสนใจของ Luong เป็นองค์ประกอบหลักสองประการที่ใช้ในแบบจำลองตามลำดับ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในงานแปลด้วยเครื่อง แม้ว่ากลไกทั้งสองจะทำให้แบบจำลองมุ่งเน้นไปที่ส่วนต่างๆ ของลำดับอินพุตเมื่อสร้างแต่ละองค์ประกอบของลำดับเอาต์พุต แต่กลไกทั้งสองก็แตกต่างกันในแนวทางและการออกแบบทางสถาปัตยกรรม นี่คือข้อแตกต่างที่สำคัญ:
Bahdanau โปรดทราบ
1. ความซับซ้อน: ความสนใจของ Bahdanau ใช้โครงข่ายประสาทเทียมเพื่อคำนวณน้ำหนักความสนใจ ซึ่งเกี่ยวข้องกับวิธีการที่ซับซ้อนกว่าเมื่อเปรียบเทียบกับความสนใจของ Luong โครงข่ายประสาทเทียมนี้ประกอบด้วยสถานะปัจจุบันของตัวถอดรหัส สถานะก่อนหน้าของกลไกความสนใจ และอินพุตปัจจุบัน[3]
2. คะแนนการจัดตำแหน่ง: ความสนใจของ Bahdanau แนะนำคะแนนการจัดตำแหน่ง ซึ่งใช้ในการคำนวณน้ำหนักความสนใจ วิธีการนี้ช่วยให้แบบจำลองสามารถจับความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนมากขึ้นระหว่างลำดับอินพุตและเอาต์พุต[1]
3. การต่อสถานะที่ซ่อนไว้: ความสนใจของ Bahdanau จะเชื่อมต่อสถานะที่ซ่อนของแหล่งที่มาไปข้างหน้าและข้างหลัง ทำให้มีมุมมองลำดับอินพุตที่ครอบคลุมมากขึ้น วิธีนี้ช่วยในการจับการพึ่งพาระยะยาวและการจัดการประโยคที่มีโครงสร้างที่ซับซ้อน[2]
4. ประสิทธิภาพ: ความสนใจของ Bahdanau ขึ้นชื่อในด้านประสิทธิภาพที่แข็งแกร่งและละเอียดอ่อนในรูปแบบภาษาต่างๆ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในงานที่ต้องมีการแปลที่ถูกต้องและเหมาะสมกับบริบท[2]
หลวงจงทราบ
1. ความเรียบง่าย: ความสนใจของ Luong ใช้วิธีการทางคณิตศาสตร์ที่ง่ายและตรงไปตรงมามากขึ้นในการคำนวณน้ำหนักความสนใจ ซึ่งเกี่ยวข้องกับสถานะตัวถอดรหัสปัจจุบันเท่านั้น[3]
2. สถานะเลเยอร์ที่ซ่อนอยู่ด้านบน: ความสนใจของ Luong ใช้สถานะเลเยอร์ที่ซ่อนอยู่ด้านบนสุดของทั้งตัวเข้ารหัสและตัวถอดรหัส เพื่อให้มองเห็นลำดับอินพุตที่เน้นมากขึ้น[2]
3. ความสนใจในระดับสากลหรือระดับท้องถิ่น: ความสนใจของ Luong สามารถให้ความสนใจกับคำต้นฉบับทั้งหมดทั่วโลกหรือเน้นไปที่ชุดย่อยของคำในระดับท้องถิ่น ขึ้นอยู่กับข้อกำหนดของงานเฉพาะ[2]
4. ประสิทธิภาพ: โดยทั่วไปแล้วความสนใจของ Luong นั้นง่ายกว่าและอาจมีประสิทธิภาพมากกว่าความสนใจของ Bahdanau ทำให้เหมาะสำหรับงานที่ต้องคำนึงถึงประสิทธิภาพในการคำนวณ[2]
การเปรียบเทียบ
- มุมมอง | Bahdanau โปรดทราบ | หลวงจงทราบ |
- - - -
- ความซับซ้อน | ซับซ้อนมากขึ้น ใช้โครงข่ายประสาทเทียม | ง่ายกว่าใช้วิธีทางคณิตศาสตร์ |
- คะแนนการจัดตำแหน่ง | ใช้คะแนนการจัดตำแหน่ง | ไม่ใช้คะแนนการจัดตำแหน่ง |
- รัฐที่ซ่อนอยู่ | เชื่อมต่อสถานะที่ซ่อนอยู่ไปข้างหน้าและข้างหลัง | ใช้สถานะเลเยอร์ที่ซ่อนอยู่ด้านบนของตัวเข้ารหัสและตัวถอดรหัส |
- ประสิทธิภาพ | แข็งแกร่งและเหมาะสมอย่างยิ่งสำหรับรูปแบบทางภาษาต่างๆ รวดเร็วและมีประสิทธิภาพสำหรับงานบางประเภท |
- ประสิทธิภาพ | มีราคาแพงกว่าในการคำนวณ | มีประสิทธิภาพมากขึ้น |
บทสรุป
ความสนใจของ Bahdanau มีประโยชน์อย่างยิ่งในงานที่ต้องการการแปลที่แม่นยำและเหมาะสมกับบริบท เช่น การแปลด้วยเครื่องประสาท ในทางกลับกัน ความสนใจของ Luong นั้นมีประสิทธิภาพมากกว่าและเหมาะสมกับงานที่คำนึงถึงประสิทธิภาพในการคำนวณ การทำความเข้าใจความแตกต่างระหว่างกลไกความสนใจเหล่านี้มีความสำคัญอย่างยิ่งในการเพิ่มประสิทธิภาพในงานตามลำดับ[1] [2] [3]
การอ้างอิง:[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/
-