Multi-Head Self-Attention与Multi-Head Attention的中文

Multi-Head Self-Attention和Multi-Head Attention都是自注意力机制（self-attention）的变种，具体含义如下：

- Multi-Head Self-Attention（多头自注意力）：是指将输入的序列分别经过多个不同的线性变换，得到多组不同的注意力分布，然后将这些注意力分布加权求和，得到最终的自注意力表示。这种方法常用于Transformer模型中，可以增强模型的表达能力。

- Multi-Head Attention（多头注意力）：是指将输入的两个序列（通常是查询序列和键值序列）分别经过多个不同的线性变换，得到多组不同的注意力分布，然后将这些注意力分布加权求和，得到最终的注意力表示。这种方法常用于序列到序列模型中，可以实现对不同位置信息的集成和关联。

需要注意的是，Multi-Head Self-Attention和Multi-Head Attention的主要区别在于输入序列的不同，前者是一个序列，后者是两个序列。

相关问题

multi-head self-attention代码

以下是一个简单的 multi-head self-attention 的代码示例：

import torch
import torch.nn as nn

class MultiHeadAttention(nn.Module):
    def __init__(self, d_model, num_heads):
        super(MultiHeadAttention, self).__init__()
        self.num_heads = num_heads
        self.d_k = d_model // num_heads
        
        self.q_linear = nn.Linear(d_model, d_model)
        self.v_linear = nn.Linear(d_model, d_model)
        self.k_linear = nn.Linear(d_model, d_model)
        self.out = nn.Linear(d_model, d_model)
        
    def forward(self, q, k, v, mask=None):
        bs = q.size(0)
        
        # perform linear operation and split into h heads
        k = self.k_linear(k).view(bs, -1, self.num_heads, self.d_k)
        q = self.q_linear(q).view(bs, -1, self.num_heads, self.d_k)
        v = self.v_linear(v).view(bs, -1, self.num_heads, self.d_k)
        
        # transpose to get dimensions bs * h * sl * d_model
        k = k.transpose(1,2)
        q = q.transpose(1,2)
        v = v.transpose(1,2)
        
        # calculate attention using function we will define next
        scores = self.attention(q, k, v, self.d_k, mask, self.num_heads)
        
        # concatenate heads and put through final linear layer
        concat = scores.transpose(1,2).contiguous().view(bs, -1, self.num_heads * self.d_k)
        output = self.out(concat)
        
        return output
    
    def attention(self, q, k, v, d_k, mask=None, num_heads=None):
        scores = torch.matmul(q, k.transpose(-2, -1)) /  math.sqrt(d_k)
        
        if mask is not None:
            mask = mask.unsqueeze(1)
            scores = scores.masked_fill(mask == 0, -1e9)
        
        scores = nn.functional.softmax(scores, dim=-1)
        output = torch.matmul(scores, v)
        return output

这个代码实现了一个 multi-head self-attention 模块，可以用于构建 Transformer 等模型。

Multi-Head Self-Attention包

括了什么？

Multi-Head Self-Attention是一种用于自然语言处理（NLP）任务的深度学习技术。它是Transformer模型的核心组件之一，用于对输入序列进行编码和解码。

Multi-Head Self-Attention包括以下三个部分：

1. 多头机制（Multi-Head）：将输入序列分成多个子序列，每个子序列都通过一个单独的自注意力机制进行处理。

2. 自注意力机制（Self-Attention）：将每个子序列中的每个词向量与其他词向量进行比较，以计算每个词向量的权重。这个权重向量被用来对每个词向量进行加权平均，从而得到子序列的表示。

3. 线性变换（Linear Transformation）：对每个子序列的表示进行一次线性变换，以得到最终的编码或解码表示。

通过将多个子序列的表示组合起来，Multi-Head Self-Attention能够在保持输入序列的顺序信息的同时，捕捉输入序列中的不同关系和依赖关系。这使得它成为许多NLP任务的有力工具，例如文本分类、机器翻译和问答系统等。