多头注意力机制原理与应用详解

人工智能

2023-10-27 23:02:30

多头注意力机制：深入探索序列交互的神经网络技术

简介

注意力机制是神经网络领域的一项突破性创新，它赋予模型在处理信息时专注于特定部分的能力。多头注意力机制是注意力机制的一种变体，它以其卓越的性能和在自然语言处理、机器翻译和序列建模等领域的广泛应用而闻名。

多头注意力机制的工作原理

多头注意力机制的核心思想是通过计算查询、键和值三个向量的点积来衡量两个序列之间的相关性。这些向量将序列映射到特征空间中，允许模型捕捉序列的语义和语法信息。

点积操作生成一个注意力权重矩阵，该矩阵指示两个序列中每个位置的重要性。这些权重随后与值向量相乘，从而产生加权平均值，该平均值表示两个序列交互的摘要。

多头机制

多头注意力机制的独特之处在于它并行执行多个注意力头。每个头计算一个独立的注意力权重矩阵和加权平均值。这些结果然后被连接起来，形成最终的注意力输出。多头机制允许模型从多个角度捕获序列之间的交互，从而提高交互的鲁棒性和信息丰富程度。

代码示例

以下 Python 代码片段演示了多头注意力机制的实现：

import numpy as np

def multihead_attention(query, key, value, num_heads=8):
  """
  多头注意力机制的实现

  参数：
    query: 查询向量
    key: 键向量
    value: 值向量
    num_heads: 注意力头的数量

  返回：
    多头注意力输出
  """

  # 计算注意力权重矩阵
  attn_weights = np.matmul(query, key.transpose()) / np.sqrt(query.shape[-1])

  # 应用 softmax 激活函数
  attn_weights = np.softmax(attn_weights, axis=-1)

  # 计算加权平均值
  output = np.matmul(attn_weights, value)

  # 连接注意力头的输出
  return np.concatenate([output] * num_heads, axis=-1)