Multi-Head Attention

Multi-Head Attention是由多个Self-Attention组成的模块，它可以同时关注不同的位置和表示子空间，从而提高模型的表现力。在Multi-Head Attention中，输入首先被分成多个头，每个头都进行Self-Attention计算，然后将它们的输出连接起来并通过一个线性变换得到最终的输出。这样做的好处是，每个头可以关注不同的信息，从而提高模型的泛化能力和鲁棒性。同时，Multi-Head Attention还可以通过调整头的数量和维度来平衡计算量和模型表现力。

相关问题

Multi-head attention

Multi-head attention是一种注意力机制，它在Transformer模型中被引入。它可以看作是多个self-attention的组合，类似于CNN中的多核。不同于循环计算每个头，multi-head attention使用矩阵乘法来实现。它的计算流程可以通过转置和重塑来完成。使用多头注意力机制可以使模型同时关注来自不同表示子空间和不同位置的信息，从而提高模型的表达能力。理解self-attention的本质实际上就是了解multi-head attention结构。\[1\]\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [自注意力(Self-Attention)与Multi-Head Attention机制详解](https://blog.csdn.net/weixin_60737527/article/details/127141542)[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^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [Multi-Head Attention的讲解](https://blog.csdn.net/qq_41980734/article/details/120842437)[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^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [详解Transformer中Self-Attention以及Multi-Head Attention](https://blog.csdn.net/qq_37541097/article/details/117691873)[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^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

Multi-Head Attention具体

Multi-Head Attention是一种用于自然语言处理任务中的注意力机制，它能够有效地捕捉输入序列中不同位置之间的关联性，同时也能够处理输入序列中的长距离依赖关系。

Multi-Head Attention的基本思想是，将输入序列分别映射到多个低维空间上，然后对这些映射后的向量进行注意力计算，最后将多个注意力计算的结果进行拼接并映射回原始空间。这一过程可以表示为以下公式：

$$
\text{MultiHead}(Q, K, V) = \text{Concat}(head_1, head_2, ..., head_h)W^O
$$

其中，$Q$、$K$、$V$分别表示输入的查询、键、值向量，$h$表示头数，$head_i$表示第$i$个头的注意力计算结果，$W^O$表示输出映射矩阵。每个头的注意力计算可以表示为以下公式：

$$
\text{head}_i = \text{Attention}(QW_i^Q, KW_i^K, VW_i^V)
$$

其中，$W_i^Q$、$W_i^K$、$W_i^V$分别表示第$i$个头的查询、键、值映射矩阵，$\text{Attention}$表示标准的点积注意力机制。

通过使用Multi-Head Attention，我们能够捕捉到输入序列中不同位置之间的关联性，并且能够处理输入序列中的长距离依赖关系，从而提高自然语言处理任务的预测准确率。