mutil-head-self-attention的各种变体

### 多头自注意力机制的变体

#### 1. 局部多头自注意力 (Local Multi-Head Self-Attention)

局部多头自注意力限制了每个查询仅能关注其邻近位置的关键值对。这种设计减少了计算复杂度并提高了处理长序列的能力[^3]。

class LocalMultiHeadSelfAttention(nn.Module):
    def __init__(self, d_model, num_heads, window_size=7):
        super(LocalMultiHeadSelfAttention, self).__init__()
        assert d_model % num_heads == 0
        
        self.d_k = d_model // num_heads
        self.h = num_heads
        self.window_size = window_size
    
    def forward(self, Q, K, V):
        # 实现局部窗口内的自注意力机制
        pass

#### 2. 稀疏多头自注意力 (Sparse Multi-Head Self-Attention)

稀疏多头自注意力通过引入稀疏连接模式来减少不必要的计算开销，从而提高效率。该方法允许模型专注于更少但更重要的部分[^4]。

import torch.sparse as sparse

def sparse_attention(Q, K, V, sparsity_pattern):
    # 使用给定的稀疏模式执行高效的矩阵乘法操作
    scores = ...
    
    attention_weights = softmax(scores)
    output = torch.matmul(attention_weights, V)
    return output

#### 3. 可扩展多头自注意力 (Scalable Multi-Head Self-Attention)

可扩展版本旨在解决大规模数据集上的性能瓶颈问题。这类算法通常会采用分块或其他优化技术以降低内存占用和加速运算过程[^5]。

from functools import partial

def scalable_multihead_self_attention(query, key, value, block_fn=None):
    if not callable(block_fn):
        raise ValueError('Block function must be provided.')
        
    blocks = partition_into_blocks(query.size(-2), block_fn=query.size(-2)//8)
    outputs = []
    
    for b in blocks:
        q_b, k_b, v_b = map(lambda t: select_block(t,b), [query,key,value])
        out = multi_head_self_attention(q_b,k_b,v_b)
        outputs.append(out)
    
    final_output = combine_outputs(outputs)
    return final_output

#### 4. 相对位置编码多头自注意力 (Relative Position Encoding MHA)

此变种加入了相对位置信息作为额外输入特征之一，使得模型能够更好地捕捉到不同token之间的距离关系[^6]。

def relative_position_encoding(length, max_distance=10):
    positions = torch.arange(max_distance * 2 + 1).float()
    sinusoid_table = get_sinusoid_encoding_table(positions, length)
    return sinusoid_table[max_distance-length//2 : max_distance+length//2]

def mha_with_relative_pos_encodings(Q,K,V,RPE_matrix):
    # 将RPE矩阵融入到标准MHA公式中
    pass