muti-head attention机制详细具体介绍

Multi-head attention是Transformer模型中的一种注意力机制，它可以将输入序列映射到一个高维空间，从而更好地捕捉输入序列中的信息。

在Multi-head attention中，输入序列首先通过一个线性变换矩阵进行变换，然后被分成多个头部（head），每个头部都拥有自己的权重矩阵。每个头部计算出的注意力结果都会被拼接起来，最终再经过一次线性变换得到最终的输出。

具体来说，假设输入序列为$X \in R^{n \times d}$，其中$n$为序列长度，$d$为每个词向量的维度。首先，通过一个线性变换矩阵$W_q$、$W_k$和$W_v$将输入序列变换为查询向量$Q \in R^{n \times d'}$、键向量$K \in R^{n \times d'}$和值向量$V \in R^{n \times d'}$，其中$d'$是每个头部的维度，通常取$d'=\frac{d}{h}$，$h$为头部数。

然后，对于每个头部$i \in [1,h]$，通过对$Q$、$K$和$V$进行切片，得到$Q_i \in R^{n \times d'}$、$K_i \in R^{n \times d'}$和$V_i \in R^{n \times d'}$。接着，$Q_i$和$K_i$进行点积操作，得到注意力得分$A_i \in R^{n \times n}$：

$$A_i = softmax(\frac{Q_i K_i^T}{\sqrt{d'}})$$

其中，$\sqrt{d'}$是为了缩放注意力得分，避免得分过小或过大。

最后，将注意力得分与值向量$V_i$相乘，得到每个头部的输出向量$O_i$：

$$O_i = A_i V_i$$

将所有头部的输出向量拼接起来，得到最终的输出向量$O \in R^{n \times d}$:

$$O = Concat(O_1,...,O_h)W_o$$

其中，$W_o$是最终的线性变换矩阵。

Multi-head attention机制可以更好地捕捉输入序列中的信息，同时也可以并行计算，加快模型训练速度。