多头注意力机制与多头自注意力机制matlab代码

多头注意力机制（Multi-head Attention）是一种在Transformer模型中常用的技术，它将单头注意力分成多个并行处理的部分，每个部分关注输入的不同特征子集，提高了模型对全局信息的理解能力。而多头自注意力则是指注意力机制应用于自身的上下文依赖学习。

在MATLAB中实现多头注意力机制的代码通常涉及到矩阵操作和函数定义。这里给出一个简化的示例，假设我们有一个简单的单头注意力模块，然后扩展到多头：

% 定义单头注意力计算函数
function att_out = single_head_attention(Q, K, V, d_k)
    d_k = size(K, 2); % 获取每个头部的维度
    scaled_dot_product = bsxfun(@times, Q, K') ./ sqrt(d_k);
    attention_weights = softmax(scaled_dot_product, 2);
    att_out = bsxfun(@times, attention_weights, V);
end

% 扩展到多头注意力
function multi_head_att_out = multi_head_attention(Q, K, V, num_heads, d_model)
    assert(size(Q, 2) == size(K, 2) && size(K, 2) == size(V, 2), 'Input dimensions must match');
    d_k = d_model / num_heads;
    
    % 分割Q、K、V为num_heads个部分
    Q_heads = mat2cell(Q, ones(1, num_heads), size(Q, 2):end);
    K_heads = mat2cell(K, ones(1, num_heads), size(K, 2):end);
    V_heads = mat2cell(V, ones(1, num_heads), size(V, 2):end);

    % 对每一部分分别计算注意力，并拼接结果
    att_outputs = cellfun(@(x)(single_head_attention(x, x, x, d_k)), {Q_heads{:}}, 'UniformOutput', false);
    multi_head_att_out = cat(3, att_outputs{:});
    
    % 合并所有头的结果回叠到原始维度
    multi_head_att_out = reshape(multi_head_att_out, [size(Q, 1), num_heads, -1]);
    output = permute(multi_head_att_out, [1, 3, 2]); % 将最后一个轴放中间
    multi_head_att_out = squeeze(output);
end

请注意这只是一个基础示例，实际应用中可能还需要添加残差连接、归一化等复杂步骤。在使用时，需要提供适当的查询（Q）、键（K）和值（V）张量。