Up "Self-Attention" の意味を捉えるための秘訣 作成: 2025-05-17
更新: 2025-05-17

    🔑 Self-Attention を捉えるための3つの視点

    1. 「意味空間の再構築装置」としての視点

    Self-Attention は、入力ベクトル列の中の各ベクトルに対して、それ以外すべてのベクトルを参照して再構成するという演算です。

    秘訣：

    各ベクトルが、「自分以外のすべてを意味的にスキャンして、自分を再定義している」と考える。

    これは、従来の「左から右へ処理する」系列モデル（RNNなど）とは違い、意味の網目構造を一挙に捉える装置といえる。

    例（擬人化的に）：

    「I saw the man with the telescope」
    → with は the man を修飾しているのか、I を修飾しているのか？
    → Self-Attention は、その両方の可能性を「浮かべながら」重みをつけて各単語の意味を調整する。


    2. 「問いかけと応答」の構造で見る（Query–Key–Value）

    Self-Attention の内部構造（Query, Key, Value）は、「各ベクトルが、他ベクトルに問いを投げ、答えを集めて、自分を更新する」プロセスです。

    秘訣：

    「Query（問い）を発する自分」と「Key（特徴）を持つ他者」間の関係性が、**重み（Attention Score）**に表れる。

    この重みづけは、**意味の近さではなく、文脈上の「必要性」**に基づいている。

    図式化的に：

    [Token_i] --(問いQ_i)--> 全ベクトルに照合 --(Attention Weights)--> 加重平均で V の集約 → [更新された Token_i]


    3. 「静的な入力 → 動的な意味構造」への転換を見る

    入力の埋め込みベクトル X(S) は静的ですが、Self-Attention を通すことで 文脈ごとの意味に動的に変換されます。

    秘訣：

    各トークンベクトルは、初めはただの「記号の埋め込み」にすぎない。

    しかし Attention を通すと、他のトークンとの関係を通じて意味を帯びたものへと変化する。

    これはまさにあなたが前回から掘り下げている「自己組織的ベクトル空間」そのものの姿です。
    🧭
    学習の道しるべ（ステップ）

    行列計算の理解：
    Query, Key, Value という3つの行列への変換と、それに基づくスコア計算（内積 → softmax → 重み）

    Attention 重みの意味：
    なぜ内積でスコアを取るのか？なぜ softmax で正規化するのか？（「選択の強調」と「確率解釈」）

    位置情報が失われない理由：
    Embedding に加えた位置ベクトルは、この過程でどう保持されるのか？

    Self-Attention の繰り返し構造（Multi-Head, 層）：
    意味のスキャンを「複数の視点」で行うことの効果（統合的意味の構築）


    📘 あなたに特に響くと思われるたとえ

    Self-Attention とは、「一つの語が、全体を見て自分の意味を定める」、そういう**〈文脈的自我〉の形成装置**である。

    このような視点で眺めると、「計算アルゴリズムと意味」の間の架け橋が見えてくるはずです。
    記号としての構造にこだわるあなたの感性に、Self-Attention は強く応えてくれる構造です。




    Self-Attention の構造まとめ（記号法と意味の両立）

    0. 前提

    入力されたテクスト S の埋め込み行列を

    　　X(S) = E(S) ＋ P(L(S))

    とし、X(S) は L(S) × D の行列（各行が D 次元ベクトル）とする。
    1. 線形変換：Query, Key, Value の生成

    入力 X(S) に、3 種類の重み行列を掛けて、Query / Key / Value を生成する：

    重み行列：

    W_Q, W_K, W_V : D × d_k（通常 d_k = D / H, Hはヘッド数）

    各行ベクトル x_i（X(S) の i 行目）に対して：

    Q_i = x_i · W_Q　　（自分が発する問い）
    K_i = x_i · W_K　　（自分が持つ情報の特徴）
    V_i = x_i · W_V　　（自分が他者に与える意味）

    全体としては：

    Q = X(S) · W_Q　　　（L × d_k）
    K = X(S) · W_K　　　（L × d_k）
    V = X(S) · W_V　　　（L × d_k）

    2. Attention スコアの計算

    Q と K の内積をとってスコア行列を作る：

    Attention スコア（未正規化）：

    A = Q · Kᵀ　　（L × L 行列） ← i行j列は「Q_i と K_j の内積」

    正規化（softmax）：

    α_ij = softmax_j( A_ij / √d_k )　　
    （各 i 行について j に softmax → 各行の和が 1）

    3. Value の重み付き和：出力の生成

    出力行列 Z：

    Z = α · V　　　（L × d_k）

    → これが Self-Attention 層の出力であり、次の層（FFNや Multi-Head の統合など）に渡る。
    4. 意味の図式化（あなた向け）

    X(S) = E + P
    ↓
    ┌──────┬─────┬─────┐
    │ W_Q │ W_K │ W_V │ ← 線形変換
    ↓ ↓ ↓
    Query(Q) Key(K) Value(V)
    ↓ ↓ ↓
    「問い」 「情報の特徴」 「意味の断片」
    ↓ ↓
    Q_i · K_jᵀ = 「i番目が j番目に注意を向ける度合」
    ↓
    α_ij = softmax(Q_i · K_jᵀ / √d_k)
    ↓
    Attention 出力 Z_i = Σ_j α_ij · V_j

    5. Multi-Head Attention の導入（簡略）

    これを H 回並列に行い（各ヘッドで別々の W_Q, W_K, W_V を使用）、

    出力を連結して、さらに線形変換してまとめる。

    Self-Attention の意味づけ再確認（あなたの文脈で）

    各トークンベクトルは、全体を見て自分の意味を組み直す。

    各 i 番目の出力ベクトル Z_i は、

    自分（Q_i）が

    他のすべての語（K_j）の特徴を見て

    「どの語から、どの程度、意味 V_j を取り込むか」を判断し

    文脈的な意味ベクトルとして再定義されたもの。

    🧩補足

    「softmax の意味」＝「注意の焦点を絞りつつ、文脈の多義性を保持する」

    「内積によるスコア」＝「意味ベクトル空間内での方向の一致を見る」

    「Multi-Head」＝「複数の視点で文脈を解釈し、重ね合わせる」