在MATLAB中创建自定义的注意力层

在MATLAB中，由于其不是专为大规模神经网络设计的语言，创建完整的自定义注意力层可能会比较复杂，但你可以模拟核心算法。以下是一个简化版的单头自注意力层的示例，它基于Transformer中的一般步骤：

function output = customAttention(Q, K, V, d_model, heads, dropout)
    % 矩阵尺寸
    batch_size = size(Q, 1);
    
    % 分割成多头注意力
    queries = reshape(Q, [batch_size, heads, d_model / heads]);
    keys = reshape(K, [batch_size, heads, d_model / heads]);
    values = reshape(V, [batch_size, heads, d_model / heads]);

    % 计算内积（scores）
    scores = bsxfun(@times, queries, conj(keys)) ./ sqrt(d_model / heads);

    % 应用softmax进行归一化
    scores = softmax(scores);

    % Dropout层（如果启用）
    if dropout > 0
        scores = dropoutLayer(scores, dropout);
    end

    % 投票并合并结果
    context = bsxfun(@times, scores, values);
    output = reshape(context, [batch_size, -1, d_model]);
end

% 函数辅助部分
function softmax = softmax(x)
    e_x = exp(x - max(x(:)));
    softmax = e_x ./ sum(e_x, 2);
end

请注意，这个示例仅适用于较小规模的数据，对于非常大的序列，你可能需要使用其他工具（如Deep Learning Toolbox的Sequence Data工具箱），或是考虑使用Python和TensorFlow等更适合这种任务的环境。