transformer单头注意力和多头注意力的区别

Transformer模型中的注意力机制是其中的核心组件之一。单头注意力指的是在注意力机制中只使用一个注意力头来计算注意力权重。而多头注意力则是将输入经过不同的线性变换后，使用多个注意力头来计算多个注意力权重。

具体来说，单头注意力通过将输入进行线性变换后，计算查询、键和值的内积，然后将内积除以一个缩放因子，再通过softmax函数得到注意力权重。最后，将注意力权重与值进行加权求和得到最终的输出。

而多头注意力则是将输入先分别经过不同的线性变换，得到不同的查询、键和值。然后，每个注意力头都使用相应的查询、键和值计算注意力权重，并将得到的多个注意力权重矩阵进行拼接。最后，将拼接后的注意力权重矩阵与值进行加权求和得到最终的输出。

多头注意力相比于单头注意力具有以下优势：
1. 多头注意力可以同时关注不同的特征子空间，从而捕捉更多的特征信息。
2. 多头注意力可以并行计算，提高了模型的计算效率。
3. 多头注意力可以通过学习不同的线性变换矩阵，使得不同的头可以学习不同的特征表示，增加了模型的表达能力。

总之，多头注意力相比于单头注意力在模型的表达能力和计算效率上都有所提升，因此在Transformer模型中被广泛使用。

相关问题

transformer中的单头多头

在Transformer模型中，单头和多头注意力机制是用来捕捉输入序列中的关联信息和语义表示的重要组件。

单头注意力机制通过将查询（Q）和键（K）之间的相似度通过点积运算来计算。两个向量的点积越大，表示它们的相似度越高。这种计算方式可以用来衡量输入序列中每个位置和其他位置之间的关联性。

多头注意力机制则是对单头注意力机制的扩展，它通过将输入序列的特征向量分成多个子空间，每个子空间使用一个注意力头进行注意力计算。每个头都会产生一个注意力矩阵，表示输入序列在某个角度上的关联信息。同时，多头注意力机制可以捕捉输入序列在不同角度上的语义含义，从而增强模型的表达能力。

在多头注意力机制中，对于每个头，查询（Q）和键（K）之间的相似度计算可以表示为Q和K的点乘运算。这样可以得到一个注意力矩阵，其中每一行表示一个位置与其他位置的注意力或相关性。整个多头注意力机制将多个注意力矩阵拼接起来形成最终的注意力表示。

通过单头和多头注意力机制，Transformer模型可以有效地捕捉输入序列中的关联信息，并生成包含多重语义的表示，从而提高模型在自然语言处理任务中的性能。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [transformer中的多头注意力机制](https://blog.csdn.net/qq_41485273/article/details/115695809)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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多头注意力机制与多头自注意力机制matlab代码

多头注意力机制（Multi-head Attention）是一种在Transformer模型中常用的技术，它将单头注意力分成多个并行处理的部分，每个部分关注输入的不同特征子集，提高了模型对全局信息的理解能力。而多头自注意力则是指注意力机制应用于自身的上下文依赖学习。

在MATLAB中实现多头注意力机制的代码通常涉及到矩阵操作和函数定义。这里给出一个简化的示例，假设我们有一个简单的单头注意力模块，然后扩展到多头：

% 定义单头注意力计算函数
function att_out = single_head_attention(Q, K, V, d_k)
    d_k = size(K, 2); % 获取每个头部的维度
    scaled_dot_product = bsxfun(@times, Q, K') ./ sqrt(d_k);
    attention_weights = softmax(scaled_dot_product, 2);
    att_out = bsxfun(@times, attention_weights, V);
end

% 扩展到多头注意力
function multi_head_att_out = multi_head_attention(Q, K, V, num_heads, d_model)
    assert(size(Q, 2) == size(K, 2) && size(K, 2) == size(V, 2), 'Input dimensions must match');
    d_k = d_model / num_heads;
    
    % 分割Q、K、V为num_heads个部分
    Q_heads = mat2cell(Q, ones(1, num_heads), size(Q, 2):end);
    K_heads = mat2cell(K, ones(1, num_heads), size(K, 2):end);
    V_heads = mat2cell(V, ones(1, num_heads), size(V, 2):end);

    % 对每一部分分别计算注意力，并拼接结果
    att_outputs = cellfun(@(x)(single_head_attention(x, x, x, d_k)), {Q_heads{:}}, 'UniformOutput', false);
    multi_head_att_out = cat(3, att_outputs{:});
    
    % 合并所有头的结果回叠到原始维度
    multi_head_att_out = reshape(multi_head_att_out, [size(Q, 1), num_heads, -1]);
    output = permute(multi_head_att_out, [1, 3, 2]); % 将最后一个轴放中间
    multi_head_att_out = squeeze(output);
end

请注意这只是一个基础示例，实际应用中可能还需要添加残差连接、归一化等复杂步骤。在使用时，需要提供适当的查询（Q）、键（K）和值（V）张量。