多头注意力机制基本概念

最新推荐文章于 2025-07-17 10:07:24 发布
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#深度学习 #计算机视觉 #人工智能

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基本概念

我们可以用独立学习得到的h组不同的 线性投影来变换查询、键和值。 然后，这h组变换后的查询、键和值将并行地送到注意力汇聚中。 最后，将这h个注意力汇聚的输出拼接在一起， 并且通过另一个可以学习的线性投影进行变换， 以产生最终输出。 这种设计被称为多头注意力。对于h个注意力汇聚输出，每一个注意力汇聚都被称作一个头（head）。
在这里插入图片描述

模型

每个注意力头 h i h_i hi​的计算公式为
h i = f ( W i ( q ) q , W i ( k ) k , W i ( v ) v ) ∈ R p v , \mathbf{h}_i = f(\mathbf W_i^{(q)}\mathbf q, \mathbf W_i^{(k)}\mathbf k,\mathbf W_i^{(v)}\mathbf v) \in \mathbb R^{p_v}, hi​=f(Wi(q)​q,W

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第6篇：Transformer架构详解（下）：多头注意力机制与位置编码
Gemini的博客
07-02 1058
Transformer模型自提出以来，已经在自然语言处理（NLP）领域取得了巨大的成功。其核心创新包括多头注意力机制和位置编码，这些技术使得Transformer能够高效处理长序列数据。本文将详细介绍多头注意力机制和位置编码的原理、作用及其实现，并通过Python代码示例和应用场景讲解，帮助零基础读者全面理解这些关键技术。我们还将使用幽默的比喻，使这些复杂的概念更加易懂。
【深度学习的骨架与脉搏】注意力机制（四）（多头注意力机制）
十二月的猫
04-28 8580
前文，我们介绍了自注意力机制：自注意力的QKV是同源的。同源的好处就是更容易发现序列内部的信息，但是也存在一些可以改进的地方。例如：对于一个待分析的序列矩阵，它存在许多方面的特征。此时我们要用一个参数矩阵Wq、Wk去分析并学习出序列中的这么多特征。由于参数矩阵的维度是有限的，所以一次性学习多特征的信息必然会造成信息学习的模糊性，所以作者又提出了多头注意力机制下图为多头注意力机制模型图：它为注意力机制提供了多个投射子空间的可能。
多头注意力（Multi-Head Attention）和交叉注意力（Cross-Attention）是两种常用的注意力机制的原理及区别
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ywfwyht的博客
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在类的初始化函数中，我们需要设置注意力头数num_heads，以及每个注意力头的k维度k_dim和v维度v_dim。在前向传播函数中，我们使用全连接层将x1投影到k_dim * num_heads维度，x2投影到k_dim * num_heads和v_dim * num_heads的空间，再将结果按注意力头和k_dim/v_dim维度进行调整。注意力计算完成后，将得分与v相乘，再将结果按注意力头和v_dim维度进行调整，最终使用全连接层将结果投影会in_dim维度，即可得到多头注意力计算的结果。
【Transformer 相关理论深入理解】注意力机制、自注意力机制、多头注意力机制、位置编码
qq_38253797的博客
10-26 2万+
transformer原理
深度学习理论基础（六）Transformer多头自注意力机制
qq_1033275663的博客
04-02 3545
深度学习中的注意力机制（Attention Mechanism）是一种模仿人类视觉和认知系统的方法，它允许神经网络在处理输入数据时集中注意力于相关的部分。通过引入注意力机制，神经网络能够自动地学习并选择性地关注输入中的重要信息，提高模型的性能和泛化能力。下图 展示了人类在看到一幅图像时如何高效分配有限注意力资源的，其中红色区域表明视觉系统更加关注的目标，从图中可以看出：人们会把注意力更多的投入到人的脸部。常见方法：求两者的向量点积（内积）、求两者向量Cosine相似性、引入额外的神经网络求值（MLP）。
多头注意力的公式理解
CSPhD-winston的博客
07-10 1165
Transformer模型中的自注意力（Self-Attention）机制利用多头注意力来处理句子中的词汇，从而捕捉词汇之间的关系。每个注意力头在不同的线性变换下，关注不同的特征，从而捕获输入数据中的不同方面。在多头注意力机制中，我们对查询、键和值进行不同的线性变换，将其映射到不同的子空间，然后在这些子空间中分别计算注意力。总结来说，多头注意力通过并行计算和不同子空间的表示来提高模型的表达能力、稳定性和泛化能力，是现代深度学习模型尤其是Transformer架构中非常重要的组件。
注意力机制汇总(3)----多头注意力机制
qq_43043457的博客
01-23 3325
首先经过位置编码，然后经过多头注意力机制，再次期间混杂着short-cut和dropout，接着经过LN归一化与2个Linear全连接层(中间包含一个relu激活函数)，在经过short-cut、dropout、LN得到输出结果。另外，位置编码是最后加上去的，因此输入输出形状不变。解码层的代码与编码层的类似：多头注意力与全连接层的组合，中间夹杂着一些归一化的方法。解码层的代码与编码层的类似：多头注意力与全连接层的组合，中间夹杂着一些归一化的方法。我们用X模拟网络的输入，Z模拟网络的输出，多头注意力机制的。
精选资源
注意力机制基本概念.zip
02-23
3. **多头注意力（Multi-Head Attention）**：为了捕捉不同方面的信息，多头注意力机制将一个注意力头拆分成多个独立的注意力头，每个头可以学习不同的注意力模式，最后将所有头的结果合并。 4. **全局和局部注意力...
Transformer为什么使用多头注意力机制?
weixin_51702416的博客
05-10 1037
线性变换”是机器学习中针对数据常用的变换方式，通过线性变换可以将数据进行降维、解耦、筛选精炼等操作。而 Transformer 中的“线性变换”有着十分独特且重要的意义，它是导致 Multi-Head Attention 机制得以成功运行的根基。由浅入深，首先简要回顾一下 Q、K、V 三者之间的关系。01先举个不是 100% 贴切，但容易让我们理解的例子。
74、多头注意力机制中头的分类研究
mm9012的博客
07-09 49
本文研究了 Transformer 模型中多头注意力机制的优化方法，提出对多头注意力中的头进行分类的新思路。通过设计不同的分类方案（如高斯、三角分割和反对角分割），在 Multi30k 数据集上的实验表明该方法有效提升了模型性能，并减少了计算重复性。文章总结了不同分类方法的优缺点，并对未来的研究方向进行了展望。
注意力机制——Multi-Head Attention（MHA）
weixin_50752408的博客
03-16 2万+
对于一个给定的查询向量，MHA 会对键向量进行加权求和，权重由查询向量和键向量之间的相似度计算得到，然后将得到的加权和乘以值向量进行输出。在多头机制下，输入的序列数据会被分成多个头，每个头进行独立的计算，得到不同的输出。其中 Q, K, V 分别表示查询向量、键向量和值向量，ℎ 表示头的数量，headi​ 表示第 i 个头的输出，WO 是输出变换矩阵。其中 dk​ 是键向量的维度，softmax相似度进行归一化，将每个键向量的权重计算出来，然后将权重乘以值向量，最后进行加权求和得到注意力输出。
多头注意力机制详解：多维度的深度学习利器
Network_Engineer的博客
07-15 903
多头注意力机制是深度学习中的重要模块，通过引入多个注意力头，模型可以更有效地捕捉和利用输入数据中的细粒度信息，从而在各种复杂任务中取得更好的表现。多头注意力机制是对基础注意力机制的一种扩展，通过引入多个注意力头，每个头独立计算注意力，然后将结果拼接在一起进行线性变换。多头注意力机制的核心思想是通过多个注意力头独立计算注意力，然后将这些结果拼接在一起进行线性变换，从而捕捉更多的细粒度信息。多头注意力机制通常通过深度学习框架实现。：多头注意力机制可以通过多个注意力头捕捉更多的细粒度信息，从而提高模型的表现。
多头注意力机制(CV)
weixin_52056073的博客
12-06 2353
虽然代码中通过 reshape和 permute。
多头注意力（Multi-Head Attention, MHA）
m0_59267400的博客
02-04 2503
多头注意力（Multi-Head Attention, MHA）是 Transformer 模型的核心机制之一，它通过多个注意力头（Attention Heads）并行计算，使模型能够关注输入序列的不同部分，从而增强学习能力
Transformer自注意力机制和多头注意力
升级打怪之路
10-16 1883
自注意力机制通过对输入序列中所有元素的相关性进行建模，能够有效捕捉全局依赖关系。多头自注意力机制则通过并行计算多个注意力头来增强模型的多样性和表达能力，使得 Transformer 在处理复杂数据时更加灵活和强大。相较于 CNN，Transformer 更擅长处理长序列数据和全局依赖关系的建模，并且具备更强的并行处理能力和灵活性。
特征图注意力_深度学习入门之注意力机制
weixin_39705069的博客
10-23 2236
关于注意力机制，谷歌的一篇论文给出了注意力机制的定义：给定一个Query和一系列的Key-Val对一起映射出一个输出。它包含下面三个关键性步骤：将Query与Key进行相似性度量将求得的相似性度量进行缩放标准化将权重与value进行加权用公式描述： Fig Att-1 注意力机制示意图 上述定义源自谷歌2017年发表的《Attention is all you need》。它是基于序列到序列应用...
Pytorch学习笔记：nn.MultiheadAttention——多头注意力机制
qq_50001789的博客
08-03 3477
功能：创建一个多头注意力模块，参考论文《attention is all you need》
注意力机制从理论到实践：多头注意力
最新发布
wh1236666的博客
07-17 2040
多头注意力的完整公式可表示为：其中，是第i个头对应的线性变换矩阵（从中分割得到），是最终的输出线性变换矩阵。
[笔记.AI]多头自注意力机制（Multi-Head Attention）
:: Dotnet Fantasy ::
03-22 1655
多头自注意力最初由Vaswani等人在2017年的论文“Attention Is All You Need”中提出，标志着Transformer模型的诞生。该机制扩展了自注意力，允许模型通过多个并行“头”同时关注输入序列的不同部分。每个头可以学习捕获不同类型的依赖关系，例如短距离的语法结构或长距离的语义关联。根据的内容，多头注意力模块运行注意力机制多次，输出被连接并线性变换。直观上，多个头允许模型以不同方式关注序列部分，例如长距离依赖与短距离依赖。
transformerde多头注意力机制具体概念及作用
05-20
### Transformer中多头注意力机制的具体概念及作用 #### 1. 多头注意力机制的核心概念 多头注意力机制（Multi-Head Attention Mechanism）是Transformer模型的关键组成部分之一。它的基本思想是在同一层中运行多个平行的自注意力计算单元，每个单元独立工作并专注于不同的特征子空间[^2]。通过这种方式，模型可以从不同角度捕获输入数据中的信息，进而更全面地表示序列结构。 具体而言，在单个头部的自注意力操作基础上扩展而来：给定查询矩阵Q、键矩阵K和值矩阵V，经过线性变换后分别得到若干组新的Q', K' 和 V' ，再各自执行缩放点积注意力建模过程得出对应权重分布W_i 。最终将所有结果拼接起来并通过另一全连接层映射回原始维度完成整个流程描述如下： \[ \text{MultiHead}(Q, K, V) = \text{Concat}(\text{head}_1,...,\text{head}_h) W^O \] 其中， \[ \text{head}_i = \text{Attention}(QW_i^Q , KW_i^K , VW_i^V ) \] 这里的 \( h \) 表示头的数量；\( W^O \)，以及每种类型的投影参数矩阵 \( W_i^Q,W_i^K,W_i^V \) 都是由训练阶段自动调整获得的最佳解集[^2]。 #### 2. 功能特点与优势体现 多头注意力机制相比单一形式具备明显优越之处主要表现在以下几个方面： - **充分挖掘潜在关联**：由于采用了多样化的视角审视同一个问题情境下的要素间联系状况，所以能有效发现那些仅靠简单方法难以察觉的重要线索； - **缓解过度集中现象**：当只依靠唯一路径传递消息时容易造成某些节点被过分强调或者忽略不计的局面出现，而此策略正好规避了这一风险因素影响整体稳定性； - **增强语义表达能力**：允许单词含义受到多种来源约束调节之后变得更加丰富多彩且贴近真实世界需求水平线上下波动幅度较小趋于平稳状态发展态势良好趋势明朗化程度较高[^2]。 总之，凭借以上特性加持使得基于该原理构建出来的系统无论是在理论层面还是实践环节都能够展现出卓越非凡的表现力！ ```python import torch.nn as nn class MultiHeadedAttention(nn.Module): def __init__(self, num_heads, d_model, dropout=0.1): super(MultiHeadedAttention, self).__init__() assert d_model % num_heads == 0 self.d_k = d_model // num_heads self.num_heads = num_heads self.linears = clones(nn.Linear(d_model, d_model), 4) self.attn = None self.dropout = nn.Dropout(p=dropout) def forward(self, query, key, value, mask=None): if mask is not None: # Same mask applied to all heads. mask = mask.unsqueeze(1) nbatches = query.size(0) # Do all linear projections in batch from d_model => h x d_k query, key, value = \ [l(x).view(nbatches, -1, self.num_heads, self.d_k).transpose(1, 2) for l, x in zip(self.linears, (query, key, value))] # Apply attention on all the projected vectors in batch. x, self.attn = scaled_dot_product_attention(query, key, value, mask=mask, dropout=self.dropout) # Concatenate and apply final linear transformation. x = x.transpose(1, 2).contiguous().view(nbatches, -1, self.num_heads * self.d_k) return self.linears[-1](x) ``` --- ###
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