python 实现结合门控单元的自注意力机制

时间: 2023-11-30 22:59:51 浏览: 77
结合门控单元的自注意力机制通常被称为“自注意力门控”(Self-Attention with Gates,SAG)。下面是一个基于 Python 的实现: ```python import torch import torch.nn as nn class SAG(nn.Module): def __init__(self, input_dim, hidden_dim): super(SAG, self).__init__() self.input_dim = input_dim self.hidden_dim = hidden_dim self.query = nn.Linear(input_dim, hidden_dim) self.key = nn.Linear(input_dim, hidden_dim) self.value = nn.Linear(input_dim, hidden_dim) self.gate = nn.Linear(hidden_dim, hidden_dim) def forward(self, x): Q = self.query(x) # query K = self.key(x) # key V = self.value(x) # value # 计算注意力权重 attn_weights = torch.matmul(Q, K.transpose(-2, -1)) / torch.sqrt(torch.tensor(self.hidden_dim, dtype=torch.float32)) attn_weights = torch.softmax(attn_weights, dim=-1) # 计算加权和 attn_output = torch.matmul(attn_weights, V) # 计算门控 gate_output = torch.sigmoid(self.gate(attn_output)) output = gate_output * attn_output + (1 - gate_output) * x return output ``` 这个实现中,我们首先定义了一个 `SAG` 类,它继承自 PyTorch 的 `nn.Module` 类。在 `__init__` 方法中,我们定义了四个全连接层,分别用于计算查询(query)、键(key)、值(value)以及门控(gate)。在 `forward` 方法中,我们首先分别通过 `query`、`key` 和 `value` 层计算出查询、键和值,然后通过矩阵乘法计算注意力权重,再将权重与值相乘得到加权和。接着,我们通过门控函数计算门控输出,最后将门控输出与加权和相乘并与原始输入相加得到最终输出。 需要注意的是,在计算注意力权重时,我们在最后一个维度上进行 softmax,即每个时间步的权重之和为 1。在计算加权和时,默认是将注意力权重与值相乘,这被称为“乘性注意力”(multiplicative attention)。如果要使用加性注意力,可以将注意力权重与值先拼接起来再通过一个全连接层计算。

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