vision transformer多头注意力层

vision transformer中的多头注意力层是指将输入的特征向量分成多个头，每个头都进行独立的注意力计算，最后将多个头的注意力结果拼接起来作为输出。这样做的好处是可以让模型在不同的注意力方向上进行学习，从而提高模型的表现力。

具体来说，假设输入的特征向量为$x\in\mathbb{R}^{n\times d}$，其中$n$表示序列长度，$d$表示特征维度。我们将$x$分成$h$个头，每个头的维度为$d_h=d/h$。然后对于每个头$i\in[1,h]$，我们分别计算其注意力权重$w_i\in\mathbb{R}^{n\times n}$和输出向量$y_i\in\mathbb{R}^{n\times d_h}$。最后将$h$个输出向量拼接起来得到最终输出$y\in\mathbb{R}^{n\times d}$。

在计算注意力权重时，我们可以采用self-attention机制，即将输入向量$x$分别映射到查询向量$q\in\mathbb{R}^{n\times d_h}$、键向量$k\in\mathbb{R}^{n\times d_h}$和值向量$v\in\mathbb{R}^{n\times d_h}$，然后计算注意力权重$w_i$为$qk^T$，最后将$w_i$与$v$相乘得到输出向量$y_i$。

相关问题

Vision transformer注意力机制详细介绍

### 回答1：

Vision Transformer（ViT）是一种基于自注意力机制的神经网络模型，可以用于图像分类等计算机视觉任务。自注意力机制也称为多头注意力机制，是Transformer模型的核心组成部分，用于计算输入序列中各个元素之间的关联性。

在ViT中，输入图像被分割成一个个大小相同的图像块，并按照一定的顺序（如逐行或逐列扫描）展开成一个序列。这个序列会被送入一个Transformer编码器中，该编码器由多个Transformer块组成。每个Transformer块由一个多头自注意力机制和一个前馈网络组成。

多头自注意力机制的输入包括一个查询向量、一组键向量和一组值向量。这些向量是从序列中的元素中得到的。在ViT中，这些向量是通过对输入图像块进行卷积得到的。查询向量和键向量之间的相似度用点积计算，然后通过softmax函数进行归一化。得到的权重用于对值向量进行加权平均，从而生成最终的输出表示。通过多个头的并行计算，模型可以从不同的角度学习到输入序列中的关联性。

在ViT中，每个Transformer块输出的表示会被送入一个全连接层，用于进行最终的分类。ViT模型的训练使用交叉熵损失函数，通过反向传播算法来更新模型参数。

总的来说，ViT模型是一种基于自注意力机制的深度学习模型，可以有效地处理输入序列中的关联性，从而在计算机视觉任务中取得了很好的表现。

### 回答2：
Vision Transformer(ViT)是一种用于计算机视觉任务的模型架构，它将Transformer的注意力机制应用于图像领域。传统的卷积神经网络(CNN)通常用于处理图像，但在处理长距离依赖关系时效果较差。相比之下，Transformer在自然语言处理任务中取得了巨大成功，因为它能够捕捉长距离依赖关系。因此，研究人员开始尝试将Transformer引入计算机视觉任务，从而出现了Vision Transformer。

Vision Transformer的注意力机制与Transformer中的注意力机制类似，它由自注意力和多头注意力组成。在自注意力机制中，输入的特征图被分成若干个平均大小的小块，称为“补丁”。每个补丁都被表示为一个向量，并通过添加位置编码进行处理。然后，它们通过自注意力机制进行组合。自注意力机制根据每个补丁与其他补丁之间的关系赋予每个补丁不同的权重。这样，每个补丁都能够获得来自其他补丁的信息。

接下来，多头注意力机制被用于对自注意力的输出进行进一步的处理。多头注意力机制将自注意力的输出分成多个头，每个头都是一个注意力机制的独立实例。多头机制提供了多个并行处理的能力，可以更好地捕捉图像中的局部和全局特征。最后，多头注意力机制的输出经过全连接层进行处理，并生成最终的预测结果。

Vision Transformer的注意力机制具有以下特点：首先，它具有很强的表征能力，能够捕捉图像中的全局关系和局部细节。其次，它具有较长的感知范围，能够处理长距离依赖关系。最后，由于注意力机制的并行性，Vision Transformer能够高效地进行计算，并在大规模数据集上进行训练。

总而言之，Vision Transformer的注意力机制通过自注意力和多头注意力的组合，能够处理图像中的长距离依赖关系，并具有较强的表征能力和感知范围，使其成为计算机视觉领域的一种重要模型架构。

vision transformer可以叠加几层

Vision Transformer（ViT）可以叠加多个Transformer编码器层。在原始的ViT模型中，作者使用了12个Transformer编码器层，每个编码器层包括一个多头注意力机制和一个前馈神经网络。这些编码器层将图像分解为固定数量的图块，并将每个图块嵌入到向量空间中，从而使得这些嵌入向量能够传递给后续的神经网络层进行分类或回归任务。

在实践中，您可以通过增加编码器层的数量来更进一步提高模型的性能。但是，过多的编码器层可能会导致过拟合，因此需要在验证集上对模型进行评估和调整。