Transformer模型中的多头注意力机制探究

 # 1. 注意力机制概述 注意力机制是一种神经网络技术，它允许模型专注于输入序列中最重要的部分。它在自然语言处理（NLP）和计算机视觉等领域取得了巨大的成功。 注意力机制的基本思想是为每个输入元素分配一个权重，表示该元素相对于其他元素的重要性。然后，这些权重用于加权输入元素，产生一个表示输入序列中重要部分的上下文向量。 # 2. 多头注意力机制的理论基础 ### 2.1 多头注意力机制的原理 多头注意力机制是一种注意力机制，它将输入序列分解为多个子空间，并在每个子空间中计算注意力权重。具体来说，多头注意力机制的原理如下： 1. **线性投影：**将输入序列 Q（查询）、K（键）和 V（值）通过线性投影层映射到多个子空间，每个子空间对应一个注意力头。 2. **计算注意力权重：**在每个子空间中，计算查询 Q 与键 K 的点积，并通过 softmax 函数归一化，得到注意力权重。 3. **加权求和：**将注意力权重与值 V 相乘，并求和，得到每个子空间的输出。 4. **拼接：**将所有子空间的输出拼接在一起，得到多头注意力机制的最终输出。 **数学公式：** ```python def multi_head_attention(Q, K, V, num_heads): # 线性投影 Q = Q @ W_Q K = K @ W_K V = V @ W_V # 分割成多个子空间 Q = Q.reshape(batch_size, seq_len, num_heads, d_k) K = K.reshape(batch_size, seq_len, num_heads, d_k) V = V.reshape(batch_size, seq_len, num_heads, d_v) # 计算注意力权重 attn = Q @ K.transpose(-2, -1) / sqrt(d_k) attn = attn.softmax(-1) # 加权求和 output = attn @ V # 拼接 output = output.reshape(batch_size, seq_len, num_heads * d_v) return output ``` **参数说明：** * Q：查询序列 * K：键序列 * V：值序列 * num_heads：注意力头的数量 * d_k：键向量的维度 * d_v：值向量的维度 ### 2.2 多头注意力机制的优势 多头注意力机制相较于传统的注意力机制具有以下优势： * **捕捉多重语义信息：**通过多个注意力头，多头注意力机制能够捕捉输入序列中的不同语义信息，从而增强模型的表征能力。 * **并行计算：**多个注意力头可以并行计算，提高了模型的训练和推理效率。 * **鲁棒性强：**多头注意力机制对输入序列中的噪声和干扰具有较强的鲁棒性，提高了模型的泛化能力。 **表格：多头注意力机制与传统注意力机制的对