MultiHead (Q,K,V )=(Concat head ,...,head )Wo中的Wo是什么 以Vit-B/16举例说明
时间: 2023-12-06 17:42:41 浏览: 27
在Multi-Head Attention中,我们将输入的Q、K、V通过矩阵乘法转换为多个头部,然后将它们分别传入Scaled Dot-Product Attention中计算注意力得分。接着,将每个头部的注意力得分与对应的V相乘得到输出,最后将多个输出头合并起来得到最终输出。
在合并多个输出头时,我们需要使用一个参数矩阵Wo,它是一个可学习的权重矩阵,用于将多个输出头合并为一个输出向量。具体来说,Wo的形状为(头数×头向量维度)×输出向量维度,其中头向量维度等于输入向量维度除以头数。当我们将多个输出头拼接在一起时,我们将它们通过Wo进行线性变换,得到最终的输出向量。
以ViT-B/16为例,该模型中的Multi-Head Attention层包含12个头部,输入向量维度为768,头数为12,因此每个头部的向量维度为64。对于每个头部,我们可以得到一个64维的输出向量,将这些输出向量拼接在一起,通过Wo进行线性变换得到最终的768维输出向量。
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MultiHead (Q,K,V )=(Concat head ,...,head )Wo中的Wo是什么
在 MultiHead Attention 中,每个头部的输出是一个长度为 $d_h$ 的向量,因此将 $n$ 个头部的输出串联起来得到的向量的长度为 $n \times d_h$。为了将这个向量映射回原始的输入向量的维度 $d_{model}$,我们需要使用一个权重矩阵 $W_o$。因此,MultiHead Attention 的输出可以表示为 $(Concat(head_1,...,head_n))W_o$,其中 $W_o$ 是一个大小为 $d_h \times d_{model}$ 的权重矩阵。这个矩阵会将 $n$ 个头部的输出向量映射回原始的输入向量的维度 $d_{model}$,从而得到最终的 MultiHead Attention 输出结果。
class TransformerLayer(nn.Module): # Transformer layer https://arxiv.org/abs/2010.11929 (LayerNorm layers removed for better performance) def __init__(self, c, num_heads): super().__init__() self.q = nn.Linear(c, c, bias=False) self.k = nn.Linear(c, c, bias=False) self.v = nn.Linear(c, c, bias=False) self.ma = nn.MultiheadAttention(embed_dim=c, num_heads=num_heads) self.fc1 = nn.Linear(c, c, bias=False) self.fc2 = nn.Linear(c, c, bias=False) def forward(self, x): x = self.ma(self.q(x), self.k(x), self.v(x))[0] + x x = self.fc2(self.fc1(x)) + x return x
这是一个Transformer中的一个层,它由三个线性层(self.q、self.k、self.v)和一个Multihead Attention层(self.ma)组成。Multihead Attention层将输入张量x通过self.q、self.k、self.v线性变换映射到key、query和value张量,然后计算注意力权重,最后输出一个经过加权平均的张量。在这个层中,Multihead Attention层的输出通过加上输入张量x来实现残差连接,并经过两个全连接层(self.fc1和self.fc2)进行变换。这个层可以在Transformer模型中重复多次来进行特征提取和转换。