MHSA多头注意力机制网络结构图
时间: 2024-12-26 07:25:53 浏览: 13
### MHSA多头自注意力机制网络架构
多头自注意力(Multi-Head Self-Attention, MHSA)是一种用于处理序列数据的强大工具,在卷积循环神经网络中得到了广泛应用。该机制允许模型并行关注不同位置的信息,从而提高特征提取的效果[^1]。
#### 多头自注意力的工作原理
在MHSA中,输入向量通过线性变换被映射到查询(Query)、键(Key)和值(Value)三个矩阵上。这些矩阵随后参与计算得到多个平行的注意力分布,最终将它们拼接起来并通过另一个线性层输出。这种设计使得每一部分可以专注于捕捉不同的语义信息。
#### 架构图描述
虽然无法直接提供具体的图片文件,以下是基于文字构建的一个简化版MHSA架构示意图:
```plaintext
Input Sequence -> [Linear Layers] -> Queries/Keys/Values ->
| |
v v
Query Key
/|\ /|\
| |
+-----------------------------------------+
|
v
Attention Weights
|
v
Value
|
v
Output (Concatenated)
|
v
Final Linear Layer
|
v
Transformed Output
```
此流程展示了如何从原始输入逐步转换成经过多头注意力建模后的输出表示形式。每个阶段都对应着特定的操作步骤,包括但不限于线性投影、缩放点乘法注意力以及最后的结果融合等过程。
对于更详细的可视化资料,建议查阅相关论文中的插图或使用图形化编程环境来创建定制化的图表展示。
阅读全文