多头编码器-解码器注意力机制子层

多头编码器-解码器注意力机制子层是Transformer模型中的一个重要组成部分，用于计算编码器和解码器之间的注意力权重。它由多个头部组成，每个头部都计算编码器和解码器之间的注意力权重，并将这些权重合并为一个输出。具体来说，多头注意力机制子层的计算公式如下：

$$
\text{MultiHead}(Q,K,V) = \text{Concat}(\text{head}_1,...,\text{head}_h)W^O
$$

其中，$Q$、$K$和$V$分别代表查询向量、键向量和值向量，$h$表示头的数量，$\text{head}_i$表示第$i$个头的计算结果，$W^O$是一个权重矩阵，用于将所有头的输出合并为一个输出。

每个头的计算公式如下：

$$
\text{head}_i = \text{Attention}(QW_i^Q,KW_i^K,VW_i^V)
$$

其中，$W_i^Q$、$W_i^K$和$W_i^V$分别是查询向量、键向量和值向量的投影矩阵，$\text{Attention}$表示注意力计算函数，用于计算注意力权重。

具体来说，注意力计算函数可以使用点积注意力、加性注意力或其他注意力机制。点积注意力是一种简单而有效的注意力计算函数，其计算公式如下：

$$
\text{Attention}(Q,K,V) = \text{softmax}(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}})V
$$

其中，$d_k$表示查询向量和键向量的维度，$\text{softmax}$表示softmax函数，用于将注意力权重归一化为概率分布。

综上所述，多头编码器-解码器注意力机制子层是Transformer模型中的重要组成部分，用于计算编码器和解码器之间的注意力权重。它通过多个头的并行计算，可以捕捉不同方面的注意力信息，从而提高模型的表现能力。