Why Self-attention

[eubinecto]

이 섹션에서 저자는,

다음과 같이 정의된 문제에 대하여:

• n개의 입력 벡터 (x1-xn) -> n개의 출력 벡터(z1- zn) 으로 end-to-end mapping을 하는 transduction problem.
• where the dimension of each vector is d (e.g. 512)

다음의 3가지 항목을 기준으로:

1. complexity per layer
2. sequential operations

3. maximum path length

   RNN, CNN과 self-attention 메커니즘을 비교하고 있습니다.

다음은 그런 비교를 요약해놓은 테이블.

table 1

각 항목 별로, "why attention"인지를 설명할 수 있다면 이 부분은 제대로 이해했다고 볼 수 있을 것 같네요.

[eubinecto]

Complexity per layer

• rnn - 왜 d2? : encoder, decoder, 두 개를 다 학습해야하기 때문인가?
• cnn 그렇다면 얘는 왜 d2?

why self attention?

• n2d 와 n d가 만나는 접점은, n=d.
• n< d 일때는, n2d가 nd보다 작다.
• 즉, 입력 문장의 길이가 입력 벡터의 차원 크기보다 작다면, self-attention은 RNN, CNN보다 더 빠르게 작동한다.
• SOTA representation에서 출력하는 임베딩 벡터의 차원크기는 512
• 하지만 현실적으로, 대부분의 입력 문장의 단어의 개수는 그렇게 많지 않다. (한 문장에 512개의 단어를 쓰라고 하면 못할듯)
• 때문에, 복잡도가 n에 대하여 qudratic 하게 증가함에도 불구하고, 대부분의 경우 self-attention이 RNN, CNN보다 더 빠르다고 생각할 수 있다.

[eubinecto]

Sequential operations

why self attention?

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Maximum path length

why self attention?

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Bonus - interpretable models

figure 3