多头注意力机制和单头的区别

多头注意力机制和单头注意力机制在注意力计算方式上有所区别。
单头注意力机制通过对输入序列的不同位置进行加权求和，得到每个位置的注意力权重，然后将这些权重应用于输入序列的值向量，从而得到加权和作为输出。单头注意力只学习一种相关性表示，因此可能无法捕捉到输入序列中更细微的关联性。
而多头注意力机制则是通过并行地学习多个相关性表示。它将输入序列分别映射到多个不同的查询、键和值空间，并在每个空间中计算出对应的注意力权重。然后将这些多个注意力权重与对应的值向量相乘并求和，得到最终的多头注意力输出。通过学习多个相关性表示，多头注意力可以更全面地捕捉输入序列中的信息，并提高模型的表示能力。
总结起来，单头注意力机制只学习一种相关性表示，而多头注意力机制通过并行学习多个相关性表示，能够更全面地捕捉输入序列中的信息。多头注意力相对于单头注意力具有更强的表达能力和更好的泛化性能。

相关问题

多头注意力机制和单头

多头注意力机制与单头注意力机制对比
在深度学习领域，尤其是自然语言处理和其他序列建模任务中，注意力机制扮演着至关重要的角色。多头注意力机制和单头注意力机制是两种不同的实现方式。
单头注意力机制
单头注意力机制通过计算查询向量（query）、键向量（key）以及值向量（value）之间的相似度来分配权重给输入的不同部分。这种方式能够捕捉到输入序列中的依赖关系，但是由于只有一个“视角”，其对于复杂模式的理解能力有限[^1]。
import torch.nn as nn

class SingleHeadAttention(nn.Module):
def __init__(self, d_model, dropout=0.1):
super(SingleHeadAttention, self).__init__()
self.d_k = d_model

def forward(self, query, key, value):
scores = torch.matmul(query, key.transpose(-2, -1)) / math.sqrt(self.d_k)
p_attn = F.softmax(scores, dim=-1)
output = torch.matmul(p_attn, value)
return output, p_attn

多头注意力机制
相比之下，多头注意力机制允许模型在同一层内并行运行多个独立的注意力子空间。这意味着可以同时关注来自不同表示子空间的信息，从而更好地捕获数据内部更丰富的结构特征。具体来说，在每个头部中执行一次标准的缩放点积注意力操作之后，再将所有头部的结果拼接起来并通过线性变换映射回原始维度[^3]。
import torch.nn.functional as F
import math

class MultiHeadedAttention(nn.Module):
def __init__(self, h, d_model, dropout=0.1):
"Take in model size and number of heads."
super(MultiHeadedAttention, self).__init__()
assert d_model % h == 0
# We assume d_v always equals d_k
self.d_k = d_model // h
self.h = h
self.linears = clones(nn.Linear(d_model, d_model), 4)
self.attn = None
self.dropout = nn.Dropout(p=dropout)

def forward(self, query, key, value, mask=None):
if mask is not None:
# Same mask applied to all h heads.
mask = mask.unsqueeze(1)
nbatches = query.size(0)

# 1) Do all the linear projections in batch from d_model => h x d_k
query, key, value = \
[l(x).view(nbatches, -1, self.h, self.d_k).transpose(1, 2)
for l, x in zip(self.linears, (query, key, value))]

# 2) Apply attention on all the projected vectors in batch.
x, self.attn = attention(query, key, value, mask=mask,
dropout=self.dropout)

# 3) "Concat" using a view and apply a final linear.
x = x.transpose(1, 2).contiguous() \
.view(nbatches, -1, self.h * self.d_k)
del query
del key
del value
return self.linears[-1](x)

多头设计使得网络能够在训练过程中自动学会聚焦于最有助于完成特定任务的部分信息，而不仅仅是依靠单一角度去解析整个输入序列。因此，在实践中往往表现出更强的表现力和灵活性[^2]。

多头注意力机制比单头注意力机制好在哪

多头注意力机制相比于单头注意力机制有以下优势：

提高模型的表达能力：多头注意力机制允许模型同时关注不同的特征子空间，从而提高了模型的表达能力。每个注意力头可以学习到不同的特征表示，通过将这些不同的表示进行组合，模型可以更好地捕捉输入序列中的不同关系和语义信息。

改善模型的鲁棒性：多头注意力机制可以减轻模型对于特定注意力头的依赖。当某个注意力头出现问题或者被剪枝时，其他注意力头仍然可以提供有效的信息，从而保持模型的性能。这种冗余性可以提高模型的鲁棒性，使其对于输入的变化更加稳定。

提高模型的解释性：多头注意力机制可以为模型提供更好的解释性。通过观察每个注意力头的权重分布，我们可以了解模型在不同任务或者不同输入上的关注点。这有助于我们理解模型的决策过程，并进行模型的解释和调试。

加速模型的训练和推理：多头注意力机制可以并行计算，从而加速模型的训练和推理过程。每个注意力头可以独立计算注意力权重和上下文向量，然后将它们进行组合。这种并行计算的方式可以提高模型的效率，特别是在处理长序列时。

总之，多头注意力机制通过提高模型的表达能力、改善鲁棒性、提供解释性以及加速训练和推理过程等方面的优势，使得它在很多自然语言处理任务中比单头注意力机制更加有效和可靠。