Update 'pages/students/2016/patrik_pavlisin/dp22/README.md'

pages/students/2016/patrik_pavlisin/dp22/README.md

@@ -1,4 +1,4 @@
-**Attention, The Transformer**
+## Attention, The Transformer
 
 **Úvod**
 
@@ -10,6 +10,8 @@ Transformer je modelová architektúra, ktorá sa vyhýba opakovaniu a namiesto
 
 Najmä Multi-head attention mechanizmus v Transformeri umožňuje, aby bola každá pozícia priamo spojená s akýmikoľvek inými pozíciami v sekvencii. Informácie tak môžu prúdiť cez pozície bez akejkoľvek medzistraty. Napriek tomu existujú dva problémy, ktoré môžu poškodiť účinnosť Multi-head attention pri sekvenčnom učení. Prvý pochádza zo straty sekvenčných informácií o pozíciách, pretože s každou pozíciou zaobchádza rovnako. Na zmiernenie tohto problému Transformer zavádza vkladanie pozícií, ktorých účinky sa však ukázali ako obmedzené.
 
+Na vyriešenie vyššie uvedených obmedzení štandardného Transformera bol navrhnutý nový model sekvenčného učenia R-Transformer. Ide o viacvrstvovú architektúru postavenú na RNN a štandardnom Transformeri, pričom využíva výhody oboch svetov, ale zároveň sa vyhýba ich príslušným nevýhodám. Konkrétnejšie, pred výpočtom globálnych závislostí pozícii pomocou Multi-head attention najskôr spresníme znázornenie každej polohy tak, aby sa sekvenčné a lokálne informácie v jej susedstve mohli v reprezentácii skomprimovať. Aby sa to dosiahlo bola zavedená lokálna rekurentná neurónová sieť, označená ako LocalRNN, na spracovanie signálov v rámci lokálneho okna končiaceho na danej pozícii. LocalRNN navyše pracuje na miestnych oknách všetkých pozícií identicky a nezávisle a pre každú z nich vytvára skrytú reprezentáciu. Okrem toho, keďže sa lokálne okno posúva pozdĺž sekvencie jednu pozíciu za druhou, sú zahrnuté aj globálne sekvenčné informácie. Dôležité najme je, že nakoľko LocalRNN sa používa iba na lokálne okná, vyššie uvedené nevýhody RNN je možné zmierniť.
+
 **Modelová architektúra**
 
 Väčšina konkurenčných prenosových modelov neurónovej sekvencie má štruktúru encoder-decoder. V tomto prípade encoder mapuje vstupnú sekvenciu symbolových reprezentácií (x1, ..., xn) na sekvenciu spojitých reprezentácií z = (z1, ..., zn).  Vzhľadom na z, decoder potom generuje výstupnú sekvenciu (y1, ..., ym) symbolov jeden po druhom.  V každom kroku je model automaticky regresívny a pri generovaní ďalšieho spotrebuje predtým vygenerované symboly ako ďalší vstup.
@@ -24,7 +26,7 @@ Funkciu pozornosti je možné opísať ako mapovanie dotazu a sady párov kľú
 |:--:| 
 |Obr 1. Modelová architektúra Transformer|
 
-**Encoder-Decoder architektúra**
+## Encoder-Decoder architektúra
 
 Rovnako ako predchádzajúce modely, Transformer používa architektúru encoder-decoder. Encoder-Decoder architektúra je spôsob použitia rekurentných neurónových sietí na problémy s predikciou sekvencie k sekvencii. Pôvodne bol vyvinutý pre problémy so strojovým prekladom, aj keď sa osvedčil pri súvisiacich problémoch s predikciou sekvencie k sekvencii, ako je zhrnutie textu a zodpovedanie otázok.  Skladá sa z 3 častí (encoder, intermediate vector a decoder).
 
@@ -46,11 +48,11 @@ Obe vrstvy encodera a decodera majú feed-forward neurónovú sieť (umelá neur
 
 **Transformer Encoder**
 
-Encoder sa skladá zo zásobníka _N = 6_ rovnakých vrstiev. Každá vrstva má dve podvrstvy. Prvým je Multi-head  Self-attention mechanizmus a druhým je jednoduchá polohovo plne prepojená sieť spätnej väzby. Multi-head attention je modul pre mechanizmy pozornosti, ktorý prechádza mechanizmom pozornosti niekoľkokrát paralelne. Self-attention, tiež známy ako Intra-attention, je mechanizmus pozornosti, ktorý spája rôzne polohy jednej sekvencie s cieľom vypočítať reprezentáciu tej istej sekvencie. Okolo každej z dvoch čiastkových vrstiev sa používa zvyškové spojenie, po ktorom nasleduje normalizácia vrstvy. To znamená, že výstupom každej podvrstvy je _LayerNorm (x + Sublayer (x))_, kde _Sublayer (x)_ je funkcia implementovaná samotnou podvrstvou. Aby sa uľahčili tieto zvyškové spojenia, všetky podvrstvy v modeli, ako aj vkladacie vrstvy, produkujú výstupy dimenzie _dmodel_ = 512.
+Encoder sa skladá zo zásobníka _N = 6_ rovnakých vrstiev. Každá vrstva má dve podvrstvy. Prvým je multi-head  self-attention mechanizmus a druhým je jednoduchá polohovo plne prepojená sieť spätnej väzby. Multi-head Attention je modul pre mechanizmy pozornosti, ktorý prechádza mechanizmom pozornosti niekoľkokrát paralelne. Self-attention, tiež známy ako Intra-attention, je mechanizmus pozornosti, ktorý spája rôzne polohy jednej sekvencie s cieľom vypočítať reprezentáciu tej istej sekvencie. Okolo každej z dvoch čiastkových vrstiev sa používa zvyškové spojenie, po ktorom nasleduje normalizácia vrstvy. To znamená, že výstupom každej podvrstvy je _LayerNorm (x + Sublayer (x))_, kde _Sublayer (x)_ je funkcia implementovaná samotnou podvrstvou. Aby sa uľahčili tieto zvyškové spojenia, všetky podvrstvy v modeli, ako aj vkladacie vrstvy, produkujú výstupy dimenzie _dmodel_ = 512.
 
 **Transformer Decoder**
 
-Decoder je tiež zložený zo zásobníka _N = 6_ rovnakých vrstiev. Okrem dvoch podvrstiev v každej vrstve encodera, decoder vkladá tretiu podvrstvu, ktorá vykonáva Multi-head attention nad výstupom encoder zásobníka. Podobne ako encoder, používa zvyškové spojenia okolo každej z podvrstiev, po ktorých nasleduje normalizácia vrstvy. Toto maskovanie v kombinácii so skutočnosťou, že vloženia výstupov sú posunuté o jednu pozíciu, zaisťuje, že predpovede pre polohu _i_ môžu závisieť iba od známych výstupov v polohách menších ako _i_.
+Decoder je tiež zložený zo zásobníka _N = 6_ rovnakých vrstiev. Okrem dvoch podvrstiev v každej vrstve encodera, decoder vkladá tretiu podvrstvu, ktorá vykonáva multi-head attention nad výstupom encoder zásobníka. Podobne ako encoder, používa zvyškové spojenia okolo každej z podvrstiev, po ktorých nasleduje normalizácia vrstvy. Toto maskovanie v kombinácii so skutočnosťou, že vloženia výstupov sú posunuté o jednu pozíciu, zaisťuje, že predpovede pre polohu _i_ môžu závisieť iba od známych výstupov v polohách menších ako _i_.
 
 **Scaled Dot-Product Attention**
 
@@ -69,7 +71,7 @@ Dve najčastejšie používané funkcie pozornosti sú additive attention a dot-
 
 Zatiaľ čo pri malých hodnotách dk tieto dva mechanizmy fungujú podobne, additive attention prevyšuje pozornosť produktu bez toho, aby sa škálovala pri väčších hodnotách _dk_. Je pravdepodobné, že pri veľkých hodnotách _dk_ sa bodové produkty zväčšujú a tlačia funkciu _softmax_ do oblastí, kde má extrémne malé gradienty (v strojovom učení je gradient derivátom funkcie, ktorá má viac ako jednu vstupnú premennú). Aby sa tomuto efektu zabránilo, škálujeme bodové produkty o 1/$\sqrt{dk}$
 
-Multi-Head Attention
+**Multi-Head Attention**
 
 Namiesto toho, aby sme vykonávali funkciu jedinej pozornosti s _dmodel_-dimenzionálnymi kľúčmi, hodnotami a dotazmi, považuje sa za výhodné lineárne premietať dotazy, kľúče a hodnoty _h_-krát s rôznymi, naučenými lineárnymi projekciami do dimenzií _dk_, _dk_ a _dv_. Na každej z týchto predpokladaných verzií dotazov, kľúčov a hodnôt potom paralelne vykonávame funkciu pozornosti, čím sme získali _dv_-dimenzionálne výstupné hodnoty. Tieto sú zreťazené a znova premietnuté, výsledkom sú konečné hodnoty (obrázok 4).
 
@@ -88,16 +90,15 @@ Multi-head attention umožňuje modelu spoločne sa zaoberať informáciami z r
 
 V tomto prípade si za _h_ dosadíme 8 paralelných vrstiev pozornosti, alebo „heads“. Pre každý z nich používame _dk_  = _dv_ = _dmodel/h_ = _64_. Vzhľadom na zmenšený rozmer každej hlavy sú celkové výpočtové náklady podobné nákladom na pozornosť single-head s plnou dimenzionalitou (koľko atribútov má množina údajov).
 
-  
 The Transformer využíva Multi-head attention tromi rôznymi spôsobmi:
 
 Vo vrstvách „encoder-decoder attention“ pochádzajú dotazy z predchádzajúcej vrstvy decodera a pamäťové kľúče a hodnoty sú z výstupu encodera. To umožňuje každej pozícii v decoderi zúčastniť sa na všetkých pozíciách vo vstupnej sekvencii.
 
-Encoder obsahuje vrstvy Self-attention. Vo vrstve self-attention pochádzajú všetky kľúče, hodnoty a dotazy z rovnakého miesta, teda predchádzajúcej vrstvy v encoderu. Každá pozícia v encoderi sa môže venovať všetkým polohám v predchádzajúcej vrstve encodera.
+Encoder obsahuje vrstvy self-attention. Vo vrstve self-attention pochádzajú všetky kľúče, hodnoty a dotazy z rovnakého miesta, teda predchádzajúcej vrstvy v encoderu. Každá pozícia v encoderi sa môže venovať všetkým polohám v predchádzajúcej vrstve encodera.
 
 Vrstvy self-attention v decoderi umožňujú každej pozícii v decoderi zúčastniť sa na všetkých polohách v decoderi až do danej polohy. Musí sa zabrániť toku informácii v decoderi, aby sa zachovala autoregresívna vlastnosť (model časových radov, ktorý používa pozorovania z predchádzajúcich časových krokov ako vstup do regresnej rovnice na predpovedanie hodnoty v nasledujúcom časovom kroku). To implementujeme do scaled dot-product attention pomocou maskovania (nastavením na -∞) všetkých hodnôt na vstupe softmax, ktoré zodpovedajú nezákonným spojeniam.
 
-**R-Transformer**
+## R-Transformer
 
 |![](https://git.kemt.fei.tuke.sk/KEMT/zpwiki/raw/branch/master/pages/students/2016/patrik_pavlisin/dp22/R-Transformer.png)| 
 |:--:| 
@@ -105,6 +106,14 @@ Vrstvy self-attention v decoderi umožňujú každej pozícii v decoderi zúčas
 
 Navrhovaný transformátor R sa skladá zo stohu rovnakých vrstiev. Každá vrstva má 3 komponenty, ktoré sú usporiadané hierarchicky. Ako je znázornené na obrázku, nižšou úrovňou sú lokálne rekurentné neurónové siete, ktoré sú určené na modelovanie lokálnych štruktúr v sekvencii, stredná úroveň je Multi-head attention, ktorá je schopná zachytiť globálne dlhodobé závislosti a horná úroveň je position-wise feedforward sieť, ktorá vykonáva nelineárnu transformáciu prvkov.
 
+**Porovnanie s TCN**
+
+R-Transformer je čiastočne motivovaný hierarchickou štruktúrou v TCN, v TCN je lokalita v sekvenciách zachytená konvolučnými filtrami. Sekvenčné informácie v rámci každého receptívneho poľa sú však pri konvolučných operáciách ignorované. Na rozdiel od toho, štruktúra LocalRNN v R-Transformer ju môže plne začleniť vďaka sekvenčnej povahe RNN. Pre modelovanie globálnych dlhodobých závislostí to TCN dosahuje pomocou rozšírených konvolúcií, ktoré fungujú na nenásledných pozíciách. Aj keď táto operácia vedie k väčším receptívnym poliam v nižších vrstvách, chýba značné množstvo informácií z veľkej časti pozícií v každej vrstve.
+
+**Porovnanie s Transformerom**
+
+R-Transformer a štandardný Transformer majú podobnú kapacitu dlhodobého zapamätania vďaka Multi-head attention mechanizmu. Dve dôležité vlastnosti však odlišujú R-Transformer od štandardného Transformera. Po prvé, R-Transformer explicitne a efektívne zachytáva lokalitu v sekvenciách s novou štruktúrou LocalRNN, zatiaľ čo štandardný Transformer ju modeluje veľmi nepresne pomocou Multi-head attention, ktorá pôsobí na všetkých pozíciách. Po druhé, R-Transformer sa nespolieha na žiadne vloženie polohy ako Transformer. V skutočnosti sú výhody jednoduchého polohového zabudovania veľmi obmedzené a vyžaduje značné úsilie na navrhnutie efektívnych polohových zabudovaní, ako aj správnych spôsobov ich začlenenia.
+
 ## Zoznam použitej literatúry
 
 [1]. VASWANI A., SHAZEER N., PARMAR N., USZKOREIT J., JONES L., GOMEZ N.A., KASIER L., POLUSUKHIN.I.: _Attention Is All You Need._ [online]. [citované 2017].
@@ -121,4 +130,4 @@ Navrhovaný transformátor R sa skladá zo stohu rovnakých vrstiev. Každá vrs
 
 [7].  _Understanding LSMT Networks_ [online]. [citované 27-08-2015].
 
-[8]. _6 Types of Artifical Neural Networks Currently Being Used in Machine Translation_ [online]. [citované 15-01-2018].
+[8]. _6 Types of Artifical Neural Networks Currently Being Used in Machine Translation_ [online]. [citované 15-01-201].