Transformatoren als graphische neuronale Netze

TL; DR : Übersetzung von Chaitanya Joshis Beitrag " Transformers are Graph Neural Networks ": Diagramme, Formeln, Ideen, wichtige Links. Veröffentlichung mit freundlicher Genehmigung des Autors.

Datencenter-Freunde stellen oft die gleiche Frage: Graph Neural Networks ist eine großartige Idee, aber hatten sie zumindest einige echte Erfolgsgeschichten? Haben sie praktische Anwendungen?

— Pinterest, Alibaba Twitter. : Transformer.

(Transformers). NLP- GNN-, , "" , .

— (representation learning).

NLP

, "" . () (latent/hidden) - . , . , (error/loss functions).

, (natural language processing; NLP), (recurrent neural networks; RNN) — , . RNN , . , RNN, .

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RNN NLP. : , , (attention mechanism; attention), . , — , "".

2017 , NLP — — RNN. , , !
, Yannic Kilcher.

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$$

$$h_{i}^{\ell+1} = \text{Attention} \left( Q^{\ell} h_{i}^{\ell} \ , K^{\ell} h_{j}^{\ell} \ , V^{\ell} h_{j}^{\ell} \right),$$

$$

$$i.e.,\ h_{i}^{\ell+1} = \sum_{j \in \mathcal{S}} w_{ij} \left( V^{\ell} h_{j}^{\ell} \right),$$

$$

$$\text{} \ w_{ij} = \text{softmax}_j \left( Q^{\ell} h_{i}^{\ell} \cdot K^{\ell} h_{j}^{\ell} \right),$$

$$$j \in \mathcal{S}$, $$$Q^{\ell}, K^{\ell}, V^{\ell}$— ( Query, Key Value). , . ! — RNN, .

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$$$h_{i}^{\ell}$$$${ h_{j}^{\ell} ;\ \forall j \in \mathcal{S} }$$$$w_{ij}$$$$(i,j)$, softmax $$$j$. , $$$h_{i}^{\ell+1}$$$$i$, $$${ h_{j}^{\ell} }$, $$$w_{ij}$. .

(Multi-Head Attention)

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$$

$$h_{i}^{\ell+1} = \text{Concat} \left( \text{head}_1, \ldots, \text{head}_K \right) O^{\ell},$$

$$

$$\text{head}_k = \text{Attention} \left( Q^{k,\ell} h_{i}^{\ell} \ , K^{k, \ell} h_{j}^{\ell} \ , V^{k, \ell} h_{j}^{\ell} \right),$$

$$$Q^{k,\ell}, K^{k,\ell}, V^{k,\ell}$— $$$k$- "" , $$$O^{\ell}$— , $$$h_i^{\ell+1}$$$$h_i^{\ell}$.

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Scale issues and the Feed-forward sub-layer

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(2) LayerNorm, . , --- (1).

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$$

$$h_i^{\ell+1} = \text{LN} \left( \text{MLP} \left( \text{LN} \left( h_i^{\ell+1} \right) \right) \right)$$

, , , . ! , LayerNorm . — , .
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GNN

NLP.

(GNN) (GCN) . (, , ). , . GNN (propagate) — — .

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GNN $$$h$$$$i$$$$\ell$$$$h_i^{\ell}$, $$$h_j^{\ell}$$$$j \in \mathcal{N}(i)$:

$$

$$h_{i}^{\ell+1} = \sigma \Big( U^{\ell} h_{i}^{\ell} + \sum_{j \in \mathcal{N}(i)} \left( V^{\ell} h_{j}^{\ell} \right) \Big),$$

$$$U^{\ell}, V^{\ell}$— GNN, $$$\sigma$— (, , ReLU). —

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, , GNN. , (Binary Partitioning) " ".

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DeepMind- , - ? " 16 000 "" (warmup), 500 000 "" (decay), 9 000 ".

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, , (inductive bias), ?

, : The Illustrated Transformer The Annotated Transformer.

GNN : Arthur Szlam Attention/Memory Networks, GNN . - (position paper) DeepMind, — "" — . , , DGL. seq2seq "" "" GNN.

, , GNN NLP ( HuggingFace: Transformers).

Und schließlich haben wir kürzlich einen Artikel geschrieben, in dem wir Transformatoren auf ein QuickDraw-Skizzendatensatz anwenden . Hör zu!

Zusatz

Der Beitrag wurde auch ins Chinesische übersetzt . Nehmen Sie an seiner Diskussion auf reddit und auf Twitter teil !

Übersetzung aus dem Englischen: Anton Alekseev
(Labor für künstliche Intelligenz, POMI RAS, benannt nach V. A. Steklov)

Für wertvolle Kommentare dankt der Übersetzer Denis KiryanovKirdin und Mikhail Evtikhiev aspr_spb.