self-attention和muti-head attention的关系具体介绍

Self-attention和multi-head attention都是transformer中常用的注意力机制。它们的关系是multi-head attention是由多个self-attention组成的。

Self-attention是一种机制，它可以将输入序列中的每个元素与序列中的其他元素进行比较，并计算出每个元素在输入序列中的重要性权重。这些权重可以用于编码器和解码器中的不同任务，如机器翻译和文本生成。

Multi-head attention是指在一个模型中使用多个self-attention机制。具体来说，模型将输入序列分成多个头，每个头都有自己的查询、键和值。然后，每个头都会计算自己的注意力权重，这些权重再被拼接在一起，经过线性变换后输出。

通过使用multi-head attention，模型可以同时关注不同的部分，从而提高模型的表现力和效果。

相关问题

muti-head attention的具体流程介绍

Multi-head attention是一种注意力机制，它被广泛应用于自然语言处理领域的深度学习模型中，比如Transformer模型。下面是multi-head attention的具体流程介绍：

1. 输入数据：假设有一个输入序列X，它的形状为(batch_size, seq_len, embedding_dim)，其中batch_size表示批量大小，seq_len表示序列长度，embedding_dim表示每个词语被嵌入到向量空间的维度。

2. 三个线性变换：将X投射到三个不同的向量空间中，得到Q、K、V三个矩阵。这三个矩阵的形状均为(batch_size, seq_len, head_dim)，其中head_dim表示每个头的维度。

3. 多头切分：将Q、K、V三个矩阵按照头的数量进行切分，得到(batch_size, num_heads, seq_len, head_dim)的矩阵。这里的num_heads表示头的数量，通常取值为8或16。

4. 缩放点积注意力：对于每个头，计算Q和K的点积，再进行缩放（除以sqrt(head_dim)），最后通过softmax函数得到注意力权重。然后将这些权重乘以V，得到每个头的注意力输出。

5. 多头拼接：将每个头的注意力输出拼接在一起，得到(batch_size, seq_len, num_heads * head_dim)的矩阵。

6. 全连接层：将多头拼接后的输出通过一个全连接层，得到(batch_size, seq_len, embedding_dim)的矩阵。

7. 输出结果：将全连接层的输出作为multi-head attention的输出。

以上就是multi-head attention的具体流程介绍。该过程可以有效地捕捉输入序列中的相关信息，并将其转化为有意义的表示。

muti-head attention机制详细具体介绍

Multi-head attention是Transformer模型中的一种注意力机制，它可以将输入序列映射到一个高维空间，从而更好地捕捉输入序列中的信息。

在Multi-head attention中，输入序列首先通过一个线性变换矩阵进行变换，然后被分成多个头部（head），每个头部都拥有自己的权重矩阵。每个头部计算出的注意力结果都会被拼接起来，最终再经过一次线性变换得到最终的输出。

具体来说，假设输入序列为$X \in R^{n \times d}$，其中$n$为序列长度，$d$为每个词向量的维度。首先，通过一个线性变换矩阵$W_q$、$W_k$和$W_v$将输入序列变换为查询向量$Q \in R^{n \times d'}$、键向量$K \in R^{n \times d'}$和值向量$V \in R^{n \times d'}$，其中$d'$是每个头部的维度，通常取$d'=\frac{d}{h}$，$h$为头部数。

然后，对于每个头部$i \in [1,h]$，通过对$Q$、$K$和$V$进行切片，得到$Q_i \in R^{n \times d'}$、$K_i \in R^{n \times d'}$和$V_i \in R^{n \times d'}$。接着，$Q_i$和$K_i$进行点积操作，得到注意力得分$A_i \in R^{n \times n}$：

$$A_i = softmax(\frac{Q_i K_i^T}{\sqrt{d'}})$$

其中，$\sqrt{d'}$是为了缩放注意力得分，避免得分过小或过大。

最后，将注意力得分与值向量$V_i$相乘，得到每个头部的输出向量$O_i$：

$$O_i = A_i V_i$$

将所有头部的输出向量拼接起来，得到最终的输出向量$O \in R^{n \times d}$:

$$O = Concat(O_1,...,O_h)W_o$$

其中，$W_o$是最终的线性变换矩阵。

Multi-head attention机制可以更好地捕捉输入序列中的信息，同时也可以并行计算，加快模型训练速度。