transformer多头注意力
时间: 2023-08-26 14:07:25 浏览: 63
Transformer的多头注意力是指在自注意力机制中同时使用多个注意力头来计算注意力权重。在Transformer模型中,自注意力机制被用于编码器和解码器中的每个层。
多头注意力的目的是为了使模型能够同时关注序列中的不同位置和语义信息。通过使用多个注意力头,模型可以学习到不同的表示子空间,从而更好地捕捉输入序列中的不同关系和上下文。
在多头注意力机制中,首先对输入进行线性变换,将其映射到多个子空间。然后,每个子空间都会独立地计算注意力权重,并通过加权平均的方式将它们组合起来。最后,通过另一个线性变换将加权的结果映射回原始空间。
通过引入多头注意力,Transformer能够处理更复杂的语言结构,并捕捉更多的语义信息,提高了模型在自然语言处理任务中的性能。
相关问题
Transformer多头注意力表达式
Transformer多头注意力表达式是通过将输入进行线性变换后分成若干个头,然后分别计算每个头的注意力权重,并将它们加权求和得到最终的表示。具体表达式如下:
\[
\text{{MultiHeadAttention}}(Q,K,V) = \text{{Concat}}(\text{{head}}_1, \text{{head}}_2, ..., \text{{head}}_h) \cdot W^O
\]
其中,\(Q\)、\(K\)和\(V\)分别代表查询、键和值,\(\text{{head}}_i\)表示第\(i\)个注意力头的计算结果,\(h\)表示注意力头的个数。每个注意力头的计算公式如下:
\[
\text{{head}}_i = \text{{Attention}}(Q \cdot W_i^Q, K \cdot W_i^K, V \cdot W_i^V)
]
其中,\(W_i^Q\)、\(W_i^K\)和\(W_i^V\)是线性变换的权重矩阵,\(\text{{Attention}}\)是计算注意力权重的函数。
transformer多头注意力机制代码
Transformer多头注意力机制是Transformer模型中的核心组件之一,它通过使用多个注意力头来捕捉输入序列中的不同关系和特征。以下是一个简单的Transformer多头注意力机制的代码示例:
```python
import torch
import torch.nn as nn
class MultiHeadAttention(nn.Module):
def __init__(self, d_model, num_heads):
super(MultiHeadAttention, self).__init__()
self.num_heads = num_heads
self.d_model = d_model
self.d_k = d_model // num_heads
self.W_Q = nn.Linear(d_model, d_model)
self.W_K = nn.Linear(d_model, d_model)
self.W_V = nn.Linear(d_model, d_model)
self.W_O = nn.Linear(d_model, d_model)
def forward(self, Q, K, V, mask=None):
batch_size = Q.size(0)
# 线性变换得到Q、K、V
Q = self.W_Q(Q)
K = self.W_K(K)
V = self.W_V(V)
# 将Q、K、V分割成多个头
Q = Q.view(batch_size, -1, self.num_heads, self.d_k).transpose(1, 2)
K = K.view(batch_size, -1, self.num_heads, self.d_k).transpose(1, 2)
V = V.view(batch_size, -1, self.num_heads, self.d_k).transpose(1, 2)
# 计算注意力得分
scores = torch.matmul(Q, K.transpose(-2, -1)) / torch.sqrt(torch.tensor(self.d_k).float())
# 对注意力得分进行mask操作
if mask is not None:
scores = scores.masked_fill(mask == 0, -1e9)
# 计算注意力权重
attention_weights = torch.softmax(scores, dim=-1)
# 进行注意力加权求和
attention_output = torch.matmul(attention_weights, V)
# 将多个头的输出拼接起来
attention_output = attention_output.transpose(1, 2).contiguous().view(batch_size, -1, self.d_model)
# 线性变换得到最终的输出
output = self.W_O(attention_output)
return output, attention_weights
```
这段代码实现了一个简单的多头注意力机制,其中`d_model`表示输入和输出的维度,`num_heads`表示注意力头的数量。在`forward`方法中,首先通过线性变换将输入序列Q、K、V映射到指定维度,然后将它们分割成多个头,并计算注意力得分。接着根据mask对注意力得分进行处理,然后计算注意力权重并进行加权求和。最后,将多个头的输出拼接起来,并通过线性变换得到最终的输出。