python 实现含有遗忘门的自注意力机制

自注意力机制是一种用于处理序列数据的技术，它在自身序列中寻找相关性，然后将这些相关性用于计算序列中每个元素的加权和，从而得到序列的表示。自注意力机制的一个重要变体是含有遗忘门的自注意力机制，它可以支持在序列中忽略某些元素。

下面是一个使用 Python 实现含有遗忘门的自注意力机制的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn

class SelfAttention(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size):
        super(SelfAttention, self).__init__()
        self.hidden_size = hidden_size
        self.query = nn.Linear(input_size, hidden_size)
        self.key = nn.Linear(input_size, hidden_size)
        self.value = nn.Linear(input_size, hidden_size)
        self.forget_gate = nn.Linear(input_size, hidden_size)

    def forward(self, x):
        q = self.query(x)
        k = self.key(x)
        v = self.value(x)
        f = torch.sigmoid(self.forget_gate(x))
        scores = torch.matmul(q, k.transpose(-2, -1))
        scores = scores / torch.sqrt(torch.tensor(self.hidden_size).float())
        scores = torch.softmax(scores, dim=-1)
        scores = scores * f.unsqueeze(-1)
        output = torch.matmul(scores, v)
        return output

在上面代码中，我们定义了一个名为 `SelfAttention` 的类，它继承自 `nn.Module`。在该类的构造函数中，我们定义了三个线性层，用于计算查询、键和值的张量。我们还定义了一个遗忘门，它用于控制哪些元素应该被忽略。在 `forward` 方法中，我们首先使用查询、键和值的张量计算注意力分数。然后，我们将注意力分数除以 $\sqrt{d_k}$（其中 $d_k$ 是查询向量的维度），并对其进行 softmax 处理，以便得到注意力权重。我们还将注意力权重乘以遗忘门的值，以便在计算加权和时忽略某些元素。最后，我们将注意力权重和值张量相乘，以便得到最终的表示。