多头注意力机制与多头自注意力机制matlab代码是一样的吗

多头注意力机制（Multi-head Attention）和多头自注意力机制（Self-Attention）虽然都是Transformer模型的核心组成部分，它们在功能上相似，但在某些细节上有所区别。

多头注意力机制通常用于处理序列到序列的问题，它会将输入的注意力分成多个独立的“头部”（heads），每个头部专注于信息的不同方面，最后将所有头部的结果合并。而多头自注意力机制则是指在计算注意力权重时，只考虑输入序列本身的上下文信息，即每一位置都与其他位置相互影响。

在MATLAB中实现这两者，核心部分的代码可能会有所不同，因为它们的矩阵操作略有差异。以下是简化的MATLAB代码示例：

% 假设我们有query、key和value矩阵
query = ...;
key   = ...;
value = ...;

% 对于多头自注意力
self_attention = zeros(size(query));
for i = 1:num_heads
    head_query = query(:, (i-1)*head_size+1:i*head_size);
    head_key   = key(:, (i-1)*head_size+1:i*head_size);
    
    attention_weights = softmax(dot(head_query, head_key') / sqrt(head_size)); % Softmax for normalization
    self_attention(:, i) = dot(attention_weights, value(:, (i-1)*head_size+1:i*head_size));
end
self_attention = concatenate(heads, 2); % 合并各个头部

% 对于多头注意力（如果有其他输入sequence）
contextual_attention = zeros(size(query));
other_sequence = ...; % 如果有的话
for i = 1:num_heads
    head_query = query(:, (i-1)*head_size+1:i*head_size);
    head_other = other_sequence(:, (i-1)*head_size+1:i*head_size);
    
    attention_weights = softmax(dot(head_query, head_other') / sqrt(head_size)); % 注意力权重计算
    contextual_attention(:, i) = dot(attention_weights, value(:, (i-1)*head_size+1:i*head_size));
end
contextual_attention = concatenate(heads, 2); % 合并头部

注意：实际MATLAB代码可能需要使用`repmat`等函数来更好地复制数据到不同的头部，并且这个例子假设了`softmax`、`dot`等函数已经存在并且能正确地执行向量化操作。