多头注意力机制和自注意机制分别公式
时间: 2023-12-03 15:25:05 浏览: 48
多头注意力机制公式:
$$\text{MultiHead}(Q, K, V) = \text{Concat}(head_1, head_2, ..., head_h)W^O$$
其中,$h$ 表示头的数量,$head_i$ 为第 $i$ 个头的注意力计算结果,$W^O$ 是输出矩阵,$\text{Concat}$ 表示将所有头的注意力结果拼接在一起。
每个头的注意力计算公式为:
$$head_i = \text{Attention}(QW_i^Q, KW_i^K, VW_i^V)$$
其中,$W_i^Q$,$W_i^K$,$W_i^V$ 是将输入 $Q$,$K$,$V$ 投影到第 $i$ 个头的 $Q$,$K$,$V$ 投影矩阵,$\text{Attention}$ 表示单独计算每个头的注意力。
自注意力机制公式:
$$\text{Attention}(Q, K, V) = \text{softmax}(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}})V$$
其中,$Q$,$K$,$V$ 分别表示查询(query)、键(key)、值(value)的输入向量,$d_k$ 是键向量的维度,$\text{softmax}$ 表示对注意力权重进行归一化处理。
相关问题
多头自注意力机制公式
多头自注意力机制公式可以表示为:
给定一个输入序列 X = (x₁, x₂, ..., xₙ),其中 xᵢ 表示序列中的第 i 个元素,注意力机制的目标是为每个元素生成一个上下文向量 cᵢ。
多头自注意力机制通过将输入序列映射为 Q、K 和 V 三个矩阵来实现。这些矩阵的计算方式如下:
Q = X · Wᵠ
K = X · Wᵦ
V = X · Wᵥ
其中,Wᵠ、Wᵦ 和 Wᵥ 是可训练的权重矩阵。接下来,我们使用 Q、K 和 V 进行注意力计算。
注意力计算的步骤如下:
1. 计算注意力分数:
Attention(Q, K, V) = softmax(QKᵀ / √dₖ) · V
这里的 softmax 表示对注意力分数进行归一化,dₖ 表示每个注意力头的维度。
2. 将多个注意力头的输出连接起来:
MultiheadAttention(Q, K, V) = Concatenate(Attention₁, Attention₂, ..., Attentionₘ) · Wₒ
其中,Attention₁, Attention₂, ..., Attentionₘ 分别代表多个注意力头的输出,Wₒ 是可训练的权重矩阵。
最后,通过上述公式,我们可以得到多头自注意力机制的输出 MultiheadAttention(Q, K, V),即为每个输入元素对应的上下文向量。
多头自注意力机制注意力得分计算公式
多头自注意力机制是一种用于处理序列数据的注意力机制,它在自注意力机制的基础上引入了多个注意力头,以提高模型的表达能力。在计算注意力得分时,可以使用以下公式:
1. 首先,通过线性变换将输入序列的每个元素映射到不同的查询(Q)、键(K)和值(V)空间中。这可以通过矩阵乘法实现。
2. 接下来,计算每个注意力头的注意力得分。对于每个查询向量Q,通过与所有键向量K进行点积操作,得到注意力得分。具体计算公式如下:
注意力得分 = softmax(Q * K^T / sqrt(d_k))
其中,Q表示查询向量,K表示键向量,d_k表示键向量的维度。通过除以sqrt(d_k)来缩放注意力得分,以避免得分过大或过小。
3. 然后,将注意力得分与值向量V进行加权求和,得到每个注意力头的输出。具体计算公式如下:
注意力输出 = 注意力得分 * V
4. 最后,将多个注意力头的输出进行拼接或求平均,得到最终的注意力输出。
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