Multi-Head Attention

多头注意力（Multi-Head Attention，MHA）是一种在深度学习模型Transformer架构中广泛使用的机制，特别是在自然语言处理任务中，如机器翻译、文本生成和问答系统等。它源自于Transformer的设计，由艾伦·马斯克团队在2017年的论文《Attention is All You Need》中提出。

MHA的核心思想是将注意力机制分解成多个独立的“头”（heads），每个头部关注输入序列的不同方面。每个多头注意力模块通常包含三个步骤：
1. **线性投影**：原始输入通过几个不同的线性变换，产生Q（查询）、K（键）和V（值）向量，分别用于计算注意力分数和获取对应的信息。
2. **注意力计算**：对每个头部，分别计算Q与K的点积，然后除以根号下维度并加上一个缩放因子，接着应用softmax函数得到注意力权重。这一步实现了每个头关注输入的不同部分。
3. **合并结果**：把所有头部的加权V向量相加，然后通过一个线性变换汇总，得到最终的上下文表示，即多头注意力的输出。

这种设计有助于捕捉输入数据的复杂依赖关系，因为它可以从不同的角度同时处理信息。

相关问题

Multi-head attention

Multi-head attention是一种注意力机制，它在Transformer模型中被引入。它可以看作是多个self-attention的组合，类似于CNN中的多核。不同于循环计算每个头，multi-head attention使用矩阵乘法来实现。它的计算流程可以通过转置和重塑来完成。使用多头注意力机制可以使模型同时关注来自不同表示子空间和不同位置的信息，从而提高模型的表达能力。理解self-attention的本质实际上就是了解multi-head attention结构。\[1\]\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [自注意力(Self-Attention)与Multi-Head Attention机制详解](https://blog.csdn.net/weixin_60737527/article/details/127141542)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [Multi-Head Attention的讲解](https://blog.csdn.net/qq_41980734/article/details/120842437)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [详解Transformer中Self-Attention以及Multi-Head Attention](https://blog.csdn.net/qq_37541097/article/details/117691873)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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Multi-Head Attention具体

Multi-Head Attention是一种用于自然语言处理任务中的注意力机制，它能够有效地捕捉输入序列中不同位置之间的关联性，同时也能够处理输入序列中的长距离依赖关系。

Multi-Head Attention的基本思想是，将输入序列分别映射到多个低维空间上，然后对这些映射后的向量进行注意力计算，最后将多个注意力计算的结果进行拼接并映射回原始空间。这一过程可以表示为以下公式：

$$
\text{MultiHead}(Q, K, V) = \text{Concat}(head_1, head_2, ..., head_h)W^O
$$

其中，$Q$、$K$、$V$分别表示输入的查询、键、值向量，$h$表示头数，$head_i$表示第$i$个头的注意力计算结果，$W^O$表示输出映射矩阵。每个头的注意力计算可以表示为以下公式：

$$
\text{head}_i = \text{Attention}(QW_i^Q, KW_i^K, VW_i^V)
$$

其中，$W_i^Q$、$W_i^K$、$W_i^V$分别表示第$i$个头的查询、键、值映射矩阵，$\text{Attention}$表示标准的点积注意力机制。

通过使用Multi-Head Attention，我们能够捕捉到输入序列中不同位置之间的关联性，并且能够处理输入序列中的长距离依赖关系，从而提高自然语言处理任务的预测准确率。