바다나우 어텐션(Bahdanau Attention)

 

바다나우 어텐션(Bahdanau Attention)은 어텐션 메커니즘 중 하나로, 인코더와 디코더 사이의 시퀀스-투-시퀀스(Sequence-to-Sequence) 모델에서 주로 사용됩니다. 이 어텐션 메커니즘은 루이스 바다나우(Louis Baudouin Nadal Bahdanau) 등에 의해 제안되었습니다. 바다나우 어텐션은 디코더의 현재 상태와 인코더의 각 시점의 출력을 이용하여 어텐션 가중치를 계산합니다.

 

동작 원리

 

1. 쿼리(Query), 키(Key), 값(Value) 생성:

입력으로 들어온 디코더의 현재 상태(Query)와 인코더의 각 시점의 출력(Key, Value)을 선형 변환 등을 통해 생성합니다.

 

2. 유사도 계산:

쿼리(Query)와 키(Key) 간의 유사도를 측정하기 위해 주로 내적(dot product), 유클리드 거리, 코사인 유사도 등을 사용합니다.
이 과정에서 디코더의 현재 상태와 인코더의 각 시점의 출력 간의 유사도를 측정합니다.

 

3. 소프트맥스(softmax) 계산:

계산된 유사도를 확률 분포로 변환하기 위해 소프트맥스(softmax) 함수를 적용합니다.
이를 통해 각 인코더의 출력에 대한 어텐션 가중치(attention weights)를 얻을 수 있습니다.

 

4. 가중 평균 계산:

어텐션 가중치를 값(Value)에 곱하여 가중 평균을 계산합니다.
이 가중 평균을 통해 디코더에게 전달되는 새로운 정보를 얻을 수 있습니다.

 

 

장점

 

유연성과 효율성: 어텐션 메커니즘이기 때문에 디코더가 인코더의 다양한 부분에 집중할 수 있습니다.

 

교차 참조(Cross-Referencing): 바다나우 어텐션은 디코더의 이전 상태와 인코더의 각 시점을 상호참조하여 어텐션 가중치를 계산하기 때문에 각 시점의 정보를 적절하게 활용할 수 있습니다.

 

 

 

주의사항

연산량: 바다나우 어텐션은 유사도를 계산하기 위해 모든 인코더의 출력에 대해 디코더의 현재 상태와의 유사도를 계산해야 합니다. 이로 인해 계산량이 증가할 수 있습니다.

 

 

바다나우 어텐션은 유연하고 효율적인 어텐션 메커니즘 중 하나로, 다양한 시퀀스-투-시퀀스 모델에서 사용되며, 디코더가 인코더의 정보에 집중하여 모델의 성능을 향상할 수 있도록 도와줍니다.