自注意力机制的MATLAB代码

自注意力机制（Self-Attention）是一种用于处理序列数据的机制，常用于自然语言处理和计算机视觉任务中。下面是一个简单的自注意力机制的MATLAB代码示例：

function output = self_attention(input, d_model)
    % input: 输入序列，大小为 [seq_len, d_model]
    % d_model: 模型维度
    
    seq_len = size(input, 1);
    
    % 计算注意力权重
    scores = input * input' / sqrt(d_model);  % 点积得分
    attention_weights = softmax(scores, 'DataFormat', 'column');  % 注意力权重
    
    % 上下文向量
    context_vector = attention_weights * input;
    
    % 输出
    output = context_vector;
end

这段代码实现了一个简单的自注意力机制，输入为一个序列数据，大小为 [seq_len, d_model]，其中 seq_len 表示序列长度，d_model 表示模型维度。代码首先计算输入序列的注意力得分，然后通过 softmax 函数将得分转换为注意力权重。最后，根据注意力权重计算上下文向量，并将其作为输出。

相关问题

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。

多头注意力机制与多头自注意力机制matlab代码是一样的吗

多头注意力机制（Multi-head Attention）和多头自注意力机制（Self-Attention）虽然都是Transformer模型的核心组成部分，它们在功能上相似，但在某些细节上有所区别。

多头注意力机制通常用于处理序列到序列的问题，它会将输入的注意力分成多个独立的“头部”（heads），每个头部专注于信息的不同方面，最后将所有头部的结果合并。而多头自注意力机制则是指在计算注意力权重时，只考虑输入序列本身的上下文信息，即每一位置都与其他位置相互影响。

在MATLAB中实现这两者，核心部分的代码可能会有所不同，因为它们的矩阵操作略有差异。以下是简化的MATLAB代码示例：

% 假设我们有query、key和value矩阵
query = ...;
key   = ...;
value = ...;

% 对于多头自注意力
self_attention = zeros(size(query));
for i = 1:num_heads
    head_query = query(:, (i-1)*head_size+1:i*head_size);
    head_key   = key(:, (i-1)*head_size+1:i*head_size);
    
    attention_weights = softmax(dot(head_query, head_key') / sqrt(head_size)); % Softmax for normalization
    self_attention(:, i) = dot(attention_weights, value(:, (i-1)*head_size+1:i*head_size));
end
self_attention = concatenate(heads, 2); % 合并各个头部

% 对于多头注意力（如果有其他输入sequence）
contextual_attention = zeros(size(query));
other_sequence = ...; % 如果有的话
for i = 1:num_heads
    head_query = query(:, (i-1)*head_size+1:i*head_size);
    head_other = other_sequence(:, (i-1)*head_size+1:i*head_size);
    
    attention_weights = softmax(dot(head_query, head_other') / sqrt(head_size)); % 注意力权重计算
    contextual_attention(:, i) = dot(attention_weights, value(:, (i-1)*head_size+1:i*head_size));
end
contextual_attention = concatenate(heads, 2); % 合并头部

注意：实际MATLAB代码可能需要使用`repmat`等函数来更好地复制数据到不同的头部，并且这个例子假设了`softmax`、`dot`等函数已经存在并且能正确地执行向量化操作。