归一化注意力机制python代码

归一化注意力机制（Normalization Attention Mechanism）是一种用于加权计算的方法，常用于自然语言处理和机器学习领域。下面是一个简单的归一化注意力机制的Python代码示例：

import numpy as np

def normalize_attention(scores):
    # 计算注意力权重的总和
    total = np.sum(scores)
    # 归一化注意力权重
    normalized_scores = scores / total
    return normalized_scores

# 示例输入的注意力权重
attention_scores = np.array([0.2, 0.3, 0.5])
# 调用归一化函数
normalized_scores = normalize_attention(attention_scores)
print(normalized_scores)

上述代码中，`normalize_attention`函数接受一个注意力权重数组作为输入，并返回归一化后的注意力权重数组。在示例中，输入的注意力权重为`[0.2, 0.3, 0.5]`，经过归一化处理后，输出结果为`[0.25, 0.375, 0.625]`。

相关问题

自注意力机制代码python

以下是一个简单的自注意力机制的代码示例，使用Python和PyTorch库：

import torch
import torch.nn as nn

class SelfAttention(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, hidden_dim):
        super(SelfAttention, self).__init__()
        self.hidden_dim = hidden_dim
        
        self.query = nn.Linear(input_dim, hidden_dim)
        self.key = nn.Linear(input_dim, hidden_dim)
        self.value = nn.Linear(input_dim, hidden_dim)
        
        self.softmax = nn.Softmax(dim=2)
        
    def forward(self, x):
        query = self.query(x)
        key = self.key(x)
        value = self.value(x)
        
        scores = torch.bmm(query, key.transpose(1, 2))
        attention_weights = self.softmax(scores)
        
        attended_values = torch.bmm(attention_weights, value)
        
        return attended_values

# 示例用法
input_dim = 512  # 输入维度
hidden_dim = 128  # 隐藏层维度

batch_size = 10
seq_len = 20

input_data = torch.randn(batch_size, seq_len, input_dim)

self_attention = SelfAttention(input_dim, hidden_dim)
output = self_attention(input_data)

print(output.shape)  # 输出形状为 [batch_size, seq_len, hidden_dim]

这段代码实现了一个简单的自注意力机制。该模型将输入 x 分别映射到查询（query）、键（key）和值（value）空间，并计算查询与键之间的相似度得分。然后，使用 Softmax 函数将得分归一化为注意力权重，并将注意力权重应用于值以获得最终的注意力值。最后，返回注意力值作为输出。

请注意，这只是一个简化的示例，实际上可能需要进行更多的计算和参数调整，以适应特定的任务和数据集。

python代码实现自注意力机制

自注意力（Self-Attention）机制是Transformer架构的核心组成部分，最初在机器翻译任务中由 Vaswani 等人在2017年的论文《Attention is All You Need》中引入。在Python中，特别是在使用像PyTorch或TensorFlow这样的深度学习库时，我们可以用以下步骤来实现自注意力机制：

1. **Query、Key和Value的计算**：
- 对输入序列中的每个词（或单词的向量表示），我们创建三个版本：一个是查询（Query）向量，用于找出与其他向量的相关度；一个是键（Key）向量，用于存储相似度信息；还有一个值（Value）向量，用来存储原始信息。

def compute_attention(query, key, value):
    attention_scores = torch.matmul(query, key.transpose(-2, -1)) / math.sqrt(key.size(-1))
    attention_weights = softmax(attention_scores, dim=-1)
    output = torch.matmul(attention_weights, value)
    return output, attention_weights

2. **加性注意力**：
这是最常见的自注意力形式，通过softmax函数将得分转换为概率分布。

3. **多头注意力（Multi-Head Attention）**：
分离为多个子注意力机制，每个子机制处理输入的不同线性变换，然后合并结果，以捕捉不同尺度的信息。

def multi_head_attention(query, key, value, num_heads):
    query_heads = torch.split(query, query.size(-1) // num_heads, dim=-1)
    key_heads = torch.split(key, key.size(-1) // num_heads, dim=-1)
    value_heads = torch.split(value, value.size(-1) // num_heads, dim=-1)

    attended_heads = [compute_attention(head_q, head_k, head_v) for head_q, head_k, head_v in zip(query_heads, key_heads, value_heads)]
    attended_heads = [h for h in attended_heads]
    concatenated = torch.cat(attended_heads, dim=-1)
    return concatenated

4. **残差连接和层归一化**：
这些是Transformer层的标准组成部分，用于优化模型性能。

def self_attention_layer(inputs, num_heads, dropout):
    # 前向传播过程
    att_output = multi_head_attention(inputs, inputs, inputs, num_heads)
    att_output = dropout(att_output)
    att_output = residual_connection(inputs, att_output)
    normalized_output = layer_norm(inputs + att_output)
    return normalized_output