多头自注意力机制框图
时间: 2024-01-03 18:04:47 浏览: 38
多头自注意力机制是通过将自注意力机制应用于多个头部(即多个子空间)来提高模型的表达能力。每个头部都有自己的查询(Q)、键(K)和值(V)矩阵,通过独立地进行注意力计算,然后将多个头部的输出进行拼接或加权求和,得到最终的注意力表示。
以下是多头自注意力机制的框图示例:
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输入特征 --> 线性变换 --> 分割为多个头部
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↓ ↓ ↓
Q K V
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↓ ↓ ↓
注意力计算 --> 多头拼接/加权求和 --> 输出特征
```
在这个框图中,输入特征首先通过线性变换被映射为查询(Q)、键(K)和值(V)矩阵。然后,每个头部独立地进行注意力计算,得到多个头部的注意力表示。最后,将多个头部的输出进行拼接或加权求和,得到最终的注意力表示,作为输出特征。
相关问题
多头自注意力机制模块
多头自注意力机制是一种用于序列建模的技术,它可以让模型在处理序列时更加关注序列中不同位置的信息。其基本思想是将输入序列映射到一组向量上,并使用注意力机制来计算这些向量的权重,然后将这些向量按权重加权求和得到一个新的向量表示。而多头自注意力机制则是在这个过程中使用多个注意力机制并行处理序列,以获得更加丰富和准确的信息表示。
具体地,多头自注意力机制可以分为以下几步:
1. 将输入序列通过线性变换映射到一组查询、键、值向量。
2. 对每个查询向量计算与所有键向量的相似度,并进行归一化处理得到权重系数。
3. 将每个值向量按照对应的权重系数进行加权求和,并经过线性变换得到输出向量。
4. 将多个输出向量连接起来,形成最终的输出。
使用多头自注意力机制可以增强模型对于序列中不同位置信息的建模能力,同时也可以提高模型的泛化性能。
多头自注意力机制打分
多头自注意力机制是指将输入序列分别映射到多个不同的查询、键和值空间中,然后在每个空间中计算注意力分数,最后将多个空间中的注意力得分合并起来,从而增强了模型对输入序列的表征能力。
在多头自注意力机制中,首先通过线性变换将输入序列映射到多个不同的空间中,这里的空间可以理解为是一个特征空间,每个空间的维度是不同的,这样可以让模型关注不同的特征子集。对于每个空间中的输入序列,都会分别计算出它们之间的注意力得分,这些得分可以看作是每个空间中特定特征与其他特征之间的关联程度,然后根据得分对输入序列进行加权求和,最终得到每个空间的注意力向量。最后将所有空间的注意力向量合并起来,得到最终的表示向量。
多头自注意力机制通过引入多个独立的注意力头,有效地捕捉了输入序列中不同方面的信息,并且允许模型学习到不同粒度级别的表示。在自然语言处理领域,多头自注意力机制已经成为了许多重要模型(如Transformer)的核心组件。