Multi-Head Attention具体

Multi-Head Attention是一种用于自然语言处理任务中的注意力机制，它能够有效地捕捉输入序列中不同位置之间的关联性，同时也能够处理输入序列中的长距离依赖关系。

Multi-Head Attention的基本思想是，将输入序列分别映射到多个低维空间上，然后对这些映射后的向量进行注意力计算，最后将多个注意力计算的结果进行拼接并映射回原始空间。这一过程可以表示为以下公式：

$$
\text{MultiHead}(Q, K, V) = \text{Concat}(head_1, head_2, ..., head_h)W^O
$$

其中，$Q$、$K$、$V$分别表示输入的查询、键、值向量，$h$表示头数，$head_i$表示第$i$个头的注意力计算结果，$W^O$表示输出映射矩阵。每个头的注意力计算可以表示为以下公式：

$$
\text{head}_i = \text{Attention}(QW_i^Q, KW_i^K, VW_i^V)
$$

其中，$W_i^Q$、$W_i^K$、$W_i^V$分别表示第$i$个头的查询、键、值映射矩阵，$\text{Attention}$表示标准的点积注意力机制。

通过使用Multi-Head Attention，我们能够捕捉到输入序列中不同位置之间的关联性，并且能够处理输入序列中的长距离依赖关系，从而提高自然语言处理任务的预测准确率。