multihead self-attention

多头自注意力（multihead self-attention）是一种用于自然语言处理的技术，它可以在输入序列中找到相关的信息，从而提高模型的性能。它通过将输入序列分成多个头（head），每个头都可以关注不同的部分，然后将它们合并起来，得到最终的表示。这种方法可以使模型更好地捕捉输入序列中的关系和依赖关系，从而提高模型的准确性和泛化能力。

相关问题

multi-head masked self-attention

Multi-head masked self-attention是Transformer模型中的一种注意力机制。在这种机制中，输入序列中的每个位置都被当作查询来计算注意力权重，然后根据这些权重对所有位置进行加权求和以得到最终的表示。

Multi-head表示将注意力机制分为多个头部进行独立计算，每个头部都具有自己的参数。这样可以让模型同时关注不同位置和不同表示子空间的信息，提高了模型的表达能力和泛化能力。

Masked self-attention是在计算注意力权重时引入的一种掩码机制。通过在注意力计算中使用一个掩码矩阵，可以阻止模型关注当前位置之后的信息，从而保证模型在预测当前位置时只使用了之前的信息。这在解决序列生成任务中非常有用，例如语言模型或机器翻译。

因此，multi-head masked self-attention是一种在Transformer中使用的注意力机制，它允许模型同时关注不同位置和不同表示子空间的信息，并通过掩码机制保证模型在预测时只使用了之前的信息。这种机制在提高模型表达能力和解决序列生成任务中起到了重要作用。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [层层剖析，让你彻底搞懂Self-Attention、MultiHead-Attention和Masked-Attention的机制和原理](https://blog.csdn.net/zhaohongfei_358/article/details/122861751)[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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]

使用 nn.MultiheadAttention实现self-attention

好的，下面是使用 `nn.MultiheadAttention` 实现 self-attention 的代码：

import torch
import torch.nn as nn

class SelfAttention(nn.Module):
    def __init__(self, hidden_size, num_heads):
        super(SelfAttention, self).__init__()
        self.hidden_size = hidden_size
        self.num_heads = num_heads
        self.multihead_attn = nn.MultiheadAttention(hidden_size, num_heads)
        self.layer_norm = nn.LayerNorm(hidden_size)
        
    def forward(self, x):
        attn_output, _ = self.multihead_attn(x, x, x)
        output = self.layer_norm(x + attn_output)
        
        return output

这个 self-attention 实现使用了 `nn.MultiheadAttention` 层来计算自注意力。该层需要输入三个相同的张量，分别为查询、键和值。我们将输入 `x` 作为所有三个张量的输入。输出是经过自注意力计算后的张量。最后，我们将层归一化应用于输入和输出的和。