transformer中的单头多头
时间: 2023-09-25 18:10:39 浏览: 141
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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