matlab自注意力机制代码

MATLAB中实现自注意力机制（Self-Attention Mechanism）通常是在深度学习框架中，特别是用于处理序列数据如自然语言处理（NLP）任务的Transformer模型中。以下是一个简单的自注意力机制的伪代码概述：

% 假设输入是一个三维矩阵，形状为 (batch_size, sequence_length, input_dim)
inputs = ...;

% Query, Key 和 Value 三部分，通常是对输入进行线性变换得到
queries = fullyConnected(inputs, 'numOutputs', d_model); % d_model 是查询、键和值向量的维度
keys    = fullyConnected(inputs, 'numOutputs', d_model);
values  = fullyConnected(inputs, 'numOutputs', d_model);

% 形状调整，使得 queries, keys 和 values 分别具有相同的形状 (batch_size, sequence_length, d_model)
queries = reshape(queries, [batch_size, sequence_length, 1, d_model]);
keys    = reshape(keys,   [batch_size, sequence_length, d_model, 1]);
values  = reshape(values,  [batch_size, sequence_length, d_model, 1]);

% 计算注意力得分，使用softmax激活函数
attention_scores = softmax(dot(queries, keys') / sqrt(d_model));

% 权重加权求和得到上下文向量（context vector）
context = dot(attention_scores, values);

% 合并上下文向量到原始输入的维度
context = reshape(context, [batch_size, sequence_length, d_model]);

% 把 context 添加回原始输入，通常是通过一个残差连接和层归一化完成
outputs = layerNormalization(inputs + context);

注意，上述代码是简化的版本，实际实现可能涉及更复杂的操作，如添加掩码（masking）以处理自回归（causal）注意力，以及可能用自适应缩放（scaled dot product）或其他注意力机制代替。