什么是多头注意力机制
时间: 2023-11-20 16:54:04 浏览: 66
多头注意力机制是一种用于处理序列数据的注意力机制,它允许模型在同一个注意力机制的基础上学习到不同的行为。在多头注意力机制中,给定相同的查询、键和值的集合,模型可以学习到多个注意力头,每个头都有自己的线性投影变换,并独立进行注意力池化。最后,将多个注意力头的输出拼接在一起,并通过另一个线性投影进行变换,得到最终的输出。多头注意力机制可以帮助模型捕捉序列中不同范围的依赖关系,提高模型的表达能力。
相关问题
多头注意力机制是什么
多头注意力机制是一种在自然语言处理和机器翻译等任务中广泛应用的注意力机制。它通过将输入序列分别映射到多个不同的注意力头,从而允许模型在不同的表示空间中学习到不同的关注点和语义信息。
具体来说,多头注意力机制包括以下几个步骤:
1. 输入序列经过线性变换,得到多个不同的查询、键和值。
2. 对于每个注意力头,通过计算查询和键之间的相似度得到注意力权重。
3. 将注意力权重与值相乘并求和,得到每个头的注意力输出。
4. 将多个头的输出进行拼接或加权求和,得到最终的多头注意力表示。
多头注意力机制的优势在于它能够同时关注输入序列中的不同部分,并且可以学习到不同层次的语义信息。通过并行计算多个头,模型可以更好地捕捉输入序列中的复杂关系和特征。
什么是masked多头注意力机制
Masked多头注意力机制是指在Transformer等模型中,在解码器端使用的一种多头注意力机制。在生成序列的过程中,我们需要预测当前位置的下一个词,但是我们不能看到当前位置以后的词,因为这些词还没有生成。为了解决这个问题,我们使用了Masked多头注意力机制。
在Masked多头注意力机制中,我们将当前位置以后的词全部屏蔽掉,这样在解码器端进行多头注意力计算时,就只会考虑当前位置以及当前位置以前的词。这样可以确保模型不会在生成序列时使用未来的信息。
具体来讲,在解码器端,我们首先将当前位置以及当前位置以前的所有词作为查询向量,然后使用注意力机制计算编码器端输出序列中每个位置的注意力得分。但是,我们只需要考虑当前位置以前的位置的注意力得分,因为当前位置以后的词已经被屏蔽掉了。最后,我们将所有注意力得分加权求和,得到解码器端的表示向量。
使用Masked多头注意力机制可以帮助模型在生成序列时只使用已经生成的信息,从而避免了未来信息的泄露,提高了模型的生成准确性。