自注意力机制matlab

自注意力机制是一种能够将输入序列中每个元素与其他元素进行交互、计算注意力权重并聚合信息的机制。在自然语言处理中，自注意力机制广泛应用于机器翻译、文本摘要、对话系统等任务。

以下是一个简单的自注意力机制的实现示例，使用Matlab语言编写：

function [output, attention_weights] = self_attention(input, mask, num_heads)
% input: 输入序列，shape为 [seq_len, embedding_dim]
% mask: 掩码矩阵，shape为 [seq_len, seq_len]
% num_heads: 多头注意力头数
% output: 自注意力计算后的输出，shape为 [seq_len, embedding_dim]
% attention_weights: 注意力权重矩阵，shape为 [num_heads, seq_len, seq_len]

% 参数设置
embedding_dim = size(input, 2);  % 词向量维度
seq_len = size(input, 1);  % 序列长度
key_dim = embedding_dim / num_heads;  % 注意力头中key的维度
value_dim = embedding_dim / num_heads;  % 注意力头中value的维度

% 分别计算query、key、value
query = input;
key = input;
value = input;

% 将query、key、value按多头注意力头数进行切分
query = reshape(query, seq_len, num_heads, key_dim);
key = reshape(key, seq_len, num_heads, key_dim);
value = reshape(value, seq_len, num_heads, value_dim);

% 将query、key转置
query = permute(query, [2, 1, 3]);
key = permute(key, [2, 1, 3]);

% 计算注意力得分
attention_scores = query * key' / sqrt(key_dim);

% 掩码处理
if mask ~= 0
    attention_scores = attention_scores + mask;
end

% 计算注意力权重
attention_weights = softmax(attention_scores, 3);

% 计算输出
output = attention_weights * value;

% 将多头注意力头合并
output = reshape(output, seq_len, embedding_dim);
attention_weights = reshape(attention_weights, num_heads, seq_len, seq_len);
end

注意，这只是一个简单的实现示例，实际应用中需要根据具体任务和数据进行适当的调整和优化。