多头注意力机制 掩码

多头注意力机制是深度学习中常用的一种注意力机制，用于处理输入序列的关联性。它将输入序列分为多个头（attention heads），每个头都会计算一种注意力权重。通过引入多个头，可以捕捉到不同的关系和特征。

掩码是在应用注意力机制时用于指定需要关注的位置。在处理序列数据时，有时候需要忽略输入序列中某些位置的信息，如填充位置或未来位置的信息。掩码通过将不关注的位置的注意力权重设为很小的值（如负无穷），来达到忽略这些位置的效果。

在多头注意力机制中，掩码通常用于屏蔽填充位置，以避免填充位置对注意力计算造成影响。这样可以确保模型只关注有效的输入序列部分，提高了模型的效率和准确性。

相关问题

掩码多头注意力机制子层

掩码多头注意力机制子层是一种神经网络子层，用于处理自然语言处理（NLP）任务中的序列数据。它是由多个注意力头组成的，每个头都可以关注序列中不同的部分，从而提取出与任务相关的信息。在子层的输入中，每个单词都被表示为一个向量，这些向量被用于计算注意力分数。为了防止信息泄露，掩码多头注意力机制子层使用掩码矩阵来限制每个头的注意力范围，只能关注前面的单词。最后，所有头的输出被连接起来，形成子层的最终输出。掩码多头注意力机制子层在许多NLP任务中都表现良好，例如语言建模、机器翻译和文本分类等。

多头注意力机制代码 tf

以下是使用 TensorFlow 实现的多头注意力机制代码示例：

import tensorflow as tf

class MultiHeadAttention(tf.keras.layers.Layer):
    def __init__(self, embedding_dim, num_heads):
        super(MultiHeadAttention, self).__init__()
        self.embedding_dim = embedding_dim
        self.num_heads = num_heads
        self.depth = embedding_dim // num_heads

        self.wq = tf.keras.layers.Dense(embedding_dim)
        self.wk = tf.keras.layers.Dense(embedding_dim)
        self.wv = tf.keras.layers.Dense(embedding_dim)

        self.dense = tf.keras.layers.Dense(embedding_dim)

    def split_heads(self, x, batch_size):
        x = tf.reshape(x, (batch_size, -1, self.num_heads, self.depth))
        return tf.transpose(x, perm=[0, 2, 1, 3])

    def call(self, q, k, v, mask):
        batch_size = tf.shape(q)[0]

        q = self.wq(q)
        k = self.wk(k)
        v = self.wv(v)

        q = self.split_heads(q, batch_size)
        k = self.split_heads(k, batch_size)
        v = self.split_heads(v, batch_size)

        scaled_attention, attention_weights = self.scaled_dot_product_attention(q, k, v, mask)
        scaled_attention = tf.transpose(scaled_attention, perm=[0, 2, 1, 3])
        concat_attention = tf.reshape(scaled_attention, (batch_size, -1, self.embedding_dim))
        output = self.dense(concat_attention)

        return output, attention_weights

    def scaled_dot_product_attention(self, q, k, v, mask):
        matmul_qk = tf.matmul(q, k, transpose_b=True)
        dk = tf.cast(tf.shape(k)[-1], tf.float32)
        scaled_attention_logits = matmul_qk / tf.math.sqrt(dk)

        if mask is not None:
            scaled_attention_logits += (mask * -1e9)

        attention_weights = tf.nn.softmax(scaled_attention_logits, axis=-1)
        output = tf.matmul(attention_weights, v)

        return output, attention_weights

该代码实现了一个多头注意力机制层，其中 `embedding_dim` 为输入向量的维度，`num_heads` 为注意力头的个数。在 `call` 方法中，首先对输入进行线性变换，然后分割成多个头，并对每个头进行注意力计算。最后将多个头的输出进行拼接并进行一次线性变换，得到最终输出。`scaled_dot_product_attention` 方法实现了注意力计算的过程，包括点积计算、缩放、softmax，以及应用掩码（如果有）。