多头注意力机制和LSTM

### 多头注意力机制与LSTM的对比

#### 实现方式

多头注意力机制通过并行计算多个注意力函数来捕捉不同位置之间的关系。每个头部专注于输入序列的不同部分，从而能够更好地处理复杂的依赖结构[^1]。

对于LSTM而言，其核心在于记忆单元的设计以及输入门、遗忘门和输出门三个控制模块的工作原理。这种架构允许网络学习长期依赖关系，在时间序列预测等方面表现出色[^2]。

import torch.nn as nn

class MultiHeadAttention(nn.Module):
    def __init__(self, d_model, num_heads):
        super(MultiHeadAttention, self).__init__()
        assert d_model % num_heads == 0
        
        self.d_k = d_model // num_heads
        self.num_heads = num_heads
    
    # ... other methods ...

class LSTMModel(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(LSTMModel, self).__init__()
        self.lstm = nn.LSTM(input_size=input_size,
                            hidden_size=hidden_size,
                            batch_first=True)
    
    # ... other methods ...

#### 应用场景

在自然语言处理领域，特别是机器翻译任务中，采用自注意力机制构建Transformer模型已经取得了显著的成功。相比于传统的基于RNN/LSTM的方法，该方法不仅提高了训练速度而且增强了表达能力[^3]。

另一方面，当面对具有明显顺序特征的数据集时（如语音识别），LSTM仍然是一种非常有效的解决方案。它能够在保持上下文信息的同时有效地缓解梯度消失问题[^4]。