多头注意力机制原理详解
时间: 2024-09-05 10:04:50 浏览: 62
多头注意力机制(Multi-head Attention)是Transformer模型的核心组件之一,它借鉴了人类注意力的原理,将注意力分散到多个“头部”(Head),每个头部负责关注输入序列的不同部分,然后将所有头部的结果合并。其工作流程如下:
1. **分头(Splitting)**:原始的输入序列经过线性变换分解成多个并行的特征子空间,每个子空间对应一个头部。
2. **自注意力计算**:对于每个头部,计算输入序列中所有位置之间的注意力权重,通常通过查询(Q)、键(K)和值(V)的矩阵乘法以及softmax函数实现。这个过程允许每个头部关注不同的模式或上下文。
3. **加权求和**:对每个位置的注意力结果进行加权求和,这里的权重由softmax后的注意力分数给出,这一步保留了全局的信息。
4. **拼接结果**:所有头部处理后的向量进行拼接,恢复到原始维度,形成新的表示。
5. **残差连接(Residual Connection)**:将拼接结果添加到原输入上,再通过层归一化进行调整,保持信息流动的连续性。
相关问题
多头注意力机制数学原理
多头注意力机制的数学原理是通过对输入进行线性变换,将其分为多个头部,然后对每个头部进行独立的计算。首先,通过将输入乘以权重矩阵进行线性变换,得到查询、键和值的向量表示。然后,对每个头部进行独立的注意力计算,计算方式类似于单头注意力机制。具体来说,对于每个头部,首先计算查询与键的点积,然后进行缩放以控制注意力的强度。接着,对缩放后的注意力分数进行softmax操作,将其转化为注意力权重。最后,将注意力权重与值进行加权求和,得到多头注意力机制的输出。这样,多头注意力机制可以同时关注不同的特征子空间,从而更好地捕捉输入的复杂信息。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [深入理解注意力机制](https://blog.csdn.net/weixin_44022810/article/details/127477454)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [详解Transformer模型及相关的数学原理](https://blog.csdn.net/qq_38664402/article/details/125430132)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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