tensorflow中的Multi-Head Self-Attention包

含义

Multi-Head Self-Attention是一种注意力机制（Attention Mechanism）的实现方式，用于处理序列数据，例如自然语言处理中的句子。在Multi-Head Self-Attention中，输入序列通过多个不同的注意力头（Attention Head）进行处理，每个头都会计算出不同的注意力分布，最终将这些分布进行加权平均得到最终的输出。这种方法可以捕捉序列中不同位置之间的关系，提高序列数据的表现力。

实现

在tensorflow中，Multi-Head Self-Attention通常作为Transformer模型的核心部分，由以下几个步骤实现：

1. 首先，使用线性变换将输入序列映射到多个不同的维度空间，得到多个不同的查询（Query）、键（Key）和值（Value）向量。

2. 对于每个注意力头，计算查询向量与键向量之间的点积（Dot-Product Attention），并将得到的值除以一个缩放因子，以避免点积过大或过小的问题。然后，通过softmax函数将得到的分数转换为注意力分布。

3. 将注意力分布与值向量相乘，得到每个头的输出向量。

4. 将多个头的输出向量连接在一起，并通过线性变换得到最终的输出向量。

以下是一个简单的tensorflow实现代码示例：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Layer

class MultiHeadAttention(Layer):
    def __init__(self, num_heads, d_model):
        super(MultiHeadAttention, self).__init__()
        self.num_heads = num_heads
        self.d_model = d_model
        assert d_model % self.num_heads == 0
        self.depth = d_model // self.num_heads
        self.query_dense = tf.keras.layers.Dense(units=d_model)
        self.key_dense = tf.keras.layers.Dense(units=d_model)
        self.value_dense = tf.keras.layers.Dense(units=d_model)
        self.dense = tf.keras.layers.Dense(units=d_model)

    def split_heads(self, inputs, batch_size):
        inputs = tf.reshape(inputs, shape=(batch_size, -1, self.num_heads, self.depth))
        return tf.transpose(inputs, perm=[0, 2, 1, 3])

    def call(self, inputs):
        query, key, value = inputs['query'], inputs['key'], inputs['value']
        batch_size = tf.shape(query)[0]
        query = self.query_dense(query)
        key = self.key_dense(key)
        value = self.value_dense(value)
        query = self.split_heads(query, batch_size)
        key = self.split_heads(key, batch_size)
        value = self.split_heads(value, batch_size)
        scaled_attention_logits = tf.matmul(query, key, transpose_b=True)
        scaled_attention_logits = scaled_attention_logits / tf.math.sqrt(tf.cast(self.depth, tf.float32))
        attention_weights = tf.nn.softmax(scaled_attention_logits, axis=-1)
        attention_output = tf.matmul(attention_weights, value)
        attention_output = tf.transpose(attention_output, perm=[0, 2, 1, 3])
        concat_attention = tf.reshape(attention_output, (batch_size, -1, self.d_model))
        output = self.dense(concat_attention)
        return output

在这个实现中，我们通过定义一个MultiHeadAttention类来实现Multi-Head Self-Attention。在初始化函数中，我们指定了注意力头的数量和注意力向量的维度，然后通过三个线性层来映射输入序列到不同的维度空间。在call函数中，我们首先将输入序列分别通过这三个线性层进行变换，然后将它们分割成多个头，并计算出每个头的注意力分布。最后，我们将多个头的输出向量连接在一起，并通过一个线性层得到最终的输出向量。