Multi-Head Attention
【摘要】 Multi-Head Attention是一种在自然语言处理（NLP）任务中广泛使用的机制，尤其是在Transformer模型中。它是由Vaswani等人在2017年的论文《Attention is All You Need》中提出的。以下是Multi-Head Attention的基本概念和工作原理：基本概念多头：将输入序列分割成多个“头”进行并行处理。每个“头”都有自己的参数集，可以学习...
Multi-Head Attention是一种在自然语言处理（NLP）任务中广泛使用的机制，尤其是在Transformer模型中。它是由Vaswani等人在2017年的论文《Attention is All You Need》中提出的。以下是Multi-Head Attention的基本概念和工作原理：
基本概念
- 多头：将输入序列分割成多个“头”进行并行处理。每个“头”都有自己的参数集，可以学习到不同的信息。
- 注意力机制：通过计算查询（Query）、键（Key）和值（Value）之间的关联度，来决定在处理每个查询时应该关注输入序列的哪些部分。
工作原理
- 分割：将输入序列X通过线性变换分别得到查询（Q）、键（K）和值（V）三个矩阵。然后，将这些矩阵分割成多个头，每个头处理一部分数据。
- 并行处理：
- 对于每个头，计算Q和K的点积，并通过softmax函数得到注意力权重。
- 将注意力权重与V相乘，得到该头的输出。
- 将所有头的输出拼接起来。
- 线性变换：将拼接后的输出通过一个线性层进行变换，得到最终的输出。
优点
- 并行计算：多个头可以并行处理数据，提高计算效率。
- 多角度学习：每个头可以学习到输入序列的不同部分和不同表示，增强模型的表达能力。
- 注意力共享：不同头之间的注意力可以共享信息，提高模型的效果。
应用
Multi-Head Attention在Transformer模型中起到了关键作用，被广泛应用于机器翻译、文本摘要、问答系统等NLP任务。此外，它也被扩展到了计算机视觉等领域。 总之，Multi-Head Attention是一种强大的机制，它通过并行处理和注意力共享，显著提高了模型的性能和泛化能力。
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