问题
Attention跟一维卷积的区别是啥？
权重形成机制不同？
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莫驚蟄前咨询民工，现苦逼博士https://www.zhihu.com/question/288081659/answer/1222002868
拿NLP中序列建模来做个例子，有几点区别：1、Context Window：因为一维卷积需要指定窗口的大小，比如图中，就是每次只看3个词。而且attention，这里是self-attention，他的context window是“无限”的，无限是指序列的长度是多少，窗口的大小就是多少，因为attention权重的计算涉及到一个序列里面所有的词。如上图所示，句子有5个词，窗口大小就是5. 所以一维卷积是“local”的，attention可以说是“global”的。2、Time Complexity：这个其实也是刚才的窗口大小不同导致的，因为一维卷积只看k个词（窗口大小为k），如果序列长度为n，那么复杂度就是kn。而attention因为在每个位置，每个词的权重计算都要考虑到所有的词，所以复杂度就是n^2.3、Dynamic Weights: 和二维卷积一样，一维卷积的权重是不变的，就是不会随着在序列位置中的变化而改变，但是attention不一样，每个位置的权重都是不一样的，attention scores（weights）是由dot-product计算出来的，具体地, softmax(qk/d^1/2).但由于self-attention复杂度高，对长序列建模效果没有那么好，所以对一维卷积有很多改进的工作，比如上图的Pay Less Attention with Lightweight and Dynamic Convolutions （ICLR19， FAIR）1。还有比较新的Time-aware Large Kernel Convolutions （TaLK）2。在NMT，LM等任务上的效果都能和attention-based模型扳手腕。基本上就从动态权重和动态窗口大小上面对一维卷积进行改进，而另一方面又有一些对attention的改进工作，比如将无限窗口限制一下，或者层次化一下，有太多文章这里就不赘述了。Ref：https://arxiv.org/abs/1901.10430https://arxiv.org/abs/2002.03184树朋数据分析，自然语言处理https://www.zhihu.com/question/288081659/answer/1227308595
如果只是从运算的算子看，也就是矩阵乘法的角度看，区别不是很大。所以，可以继承同一个实现。
attention输入的key vector 和query matrix，得到的是attention score logits。一维卷积也是类似的。卷积操作在自然语言处理中也不算少见，比如TextCNN，还有ELMO中的char CNN，你看过代码的话，其实也就是卷积核乘以输入，然后卷积核高度为1，宽度为对应的嵌入长度。
如果说区别，那么第一就是输入的特征的意义是什么？第二就是输出的特征的意义是什么，以及应该如何处理这种特征。
比如key dot product query得到的是相似度，attention list要归一化，甚至在transformer中要先对attention score的方差归一化，然后再做softmax归一化。一维卷积得到的是信息提取，所以对于卷积得到的feature map，为了更有效的提取信息，需要池化。
当然，这里只是说了最简单的点积attention。你看过Luong论文的话会了解到更加丰富的attention实现。
总的来说，你有这样的疑问，应该也是了解了一些的，在知其然的基础上多研究一下所以然会帮助更大，特别是未来某一天你需要定制自己的attention或者有效特征提取器的时候。
