multi head attention

最新推荐文章于 2025-10-11 12:55:33 发布
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#机器学习

本文深入探讨了多头注意力机制的工作原理，强调了它在处理输入句子时的关键作用，通过将向量分解并并行处理，再进行整合，使得模型能够从不同表示子空间中联合关注信息，从而在机器翻译等任务中展现出优越性。

之前这一块不太明白，看了几篇文章，来专门记下

在这里插入图片描述
我们需要注意的一个关键点是每个attention头都影响着整个输入句子（或者对于注意层堆叠中较高的那些句子，整个句子的表示形式）。 将所有head的输出连接起来，并与另一个矩阵相乘（该矩阵是共同学习的），该矩阵将维数减小到好像只是一个attention head一样-这样的减少可确保关注输出的前馈层始终获得向量 大小相同，而不管其前面attention头的数量如何。

假设我们有512的向量（例如，隐藏层输出）。 4头attention机制的作用是将向量分成4个块，每个块的尺寸为512/4 = 128，并行地对每个块进行机制处理，并合并结果。

从经验上发现，在机器翻译的上下文中，多头attention比通常的“单头”更好。 这种改进的直觉是“多头关注可以使模型在不同位置联合关注来自不同表示子空间的信息”

在这里插入图片描述

Transformer的Masked Multi-Head Attention组件
天涯雨的博客
07-09 990
Transformer的Masked Multi-Head Attention组件
Multi-Head Attention （多头注意力）机制详解
weixin_67868534的博客
07-09 1149
多头注意力机制(Multi-HeadAttention)是Transformer的核心组件，通过并行多个自注意力头在不同子空间学习多样特征表示。其计算过程包括：1)将输入映射到多个子空间；2)每个头独立计算注意力权重；3)拼接各头输出并线性变换。该机制保持了与单头注意力相同的计算复杂度，但获得了更丰富的表达能力，能同时捕捉局部和全局依赖关系。其优势在于并行计算高效性、多特征学习能力以及复杂关系建模，使Transformer超越传统RNN/LSTM在处理长序列时的性能。
Multi-Head Attention
cxy666
06-27 659
.>删除线格式
Multihead Attention - 多头注意力
西小庄村高伟 的博客
11-02 7224
多头注意力的基本概念及实现
深度学习基本模块：MultiheadAttention 多头注意力机制
最新发布
AI 音频小牛的博客
10-11 921
多头注意力机制（MultiheadAttention）是Transformer的核心组件，通过并行计算多个注意力头，使模型能同时捕捉输入序列中不同表示子空间的信息。该机制将输入特征分割到多个子空间独立计算注意力，再合并结果，显著增强了序列建模能力。其可学习参数包括投影权重和偏置项，支持灵活配置嵌入维度和注意力头数。输入输出采用(batch, seq, feature)格式，可应用于自注意力、交叉注意力等场景。PyTorch实现中，MultiheadAttention层不限定输入来源，可根据任务需求设计查询、
Multi-Head Attention详解
wangyifan123456zz的博客
02-29 4055
文中大部分内容以及图片来自：https://medium.com/@hunter-j-phillips/multi-head-attention-7924371d477a当使用 multi-head attention 时，通常d_key = d_value =（d_model / n_heads），其中n_heads是头的数量。研究人员称，通常使用平行注意层代替全尺寸性，因为该模型能够“关注来自不同位置的不同表示子空间的信息”。
Multi- Head Attention 理解
qq_39091546的博客
05-11 1984
首先要了解 self attention，知乎上的一篇文章讲解的很好， 这个图很好的讲解了self attention,而Multi- Head Attention就是在self attention的基础上把，x分成多个头，放入到self attention中，最后再把他们结果cancat到一起，现在我要处理的一个问题是，如何把x的维度与head的维度一样，也就是扩展x，达到我的想法。先留白，接下来要放入代码 ...
Multi-Head Attention的讲解
qq_41980734的博客
10-19 1万+
Multi-Head Attention的讲解 一、什么是 Attention Attention机制最早是在视觉图像领域提出来的，应该是在九几年思想就提出来了，但是真正火起来应该算是2014年google mind团队的这篇论文《Recurrent Models of Visual Attention》，他们在RNN模型上使用了attention机制来进行图像分类。2017年，google机器翻译团队发表的《Attention is all you need》中大量使用了自注意力（self-attenti
Attention_self attention_multi head attention
08-08
该文档主要介绍了attention及其变种self attention 、multi-attention以及一些相关的paper
精选资源
multi head attention for 高通snpe 平台移植
02-19
1、端到端asr模型conformer 在车机上的高通平台snpe移植成功 2、op替换 3、前向代码修改支持
深入浅出 Multi-Head Attention：原理 + 例子 + PyTorch 实现
murphymeng2001的博客
04-18 2753
简单说，多头注意力就是一种让模型在多个角度“看”一个序列的机制。在自然语言中，一个词的含义往往依赖于上下文，比如：“我把苹果给了她”模型在处理“苹果”时，需要关注“我”“她”“给了”等词，多头注意力就是这样一种机制——从多个角度理解上下文关系。项目解释目的提升模型表达能力，从多个角度理解输入核心机制将向量分头 → 每头独立 attention → 合并输出技术关键viewtransposematmulsoftmax, 拼接线性层。
Attention，Multi-head Attention--注意力，多头注意力详解
m0_46614636的博客
03-26 4万+
Attention 首先谈一谈attention。 注意力函数其实就是把一个query，一个key-value的集合映射成一个输出。 其中query，key，value，output（Attention Value）都是向量。 输出是values的加权求和，是query与当前key的相关程度。 Attention 函数的本质可以被描述为： 一个查询（query）到一个系列（键key-值value）对的映射。 例如：计算A与B的attention，就是用A的Q与B的K-V来计算。 Scaled Do
【自然语言处理】多头注意力机制 Multi-Head Attention
藓类少女的博客
10-15 5944
多头注意力机制通过多个不同的头来并行计算多个注意力分布，使得模型能够从多个角度捕获输入序列中的不同特征。其关键优势在于增强了模型的表示能力，同时可以有效并行化计算，在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了广泛的成功。
一篇搞懂多头注意力（Multi-Head Attention）
Code1994的博客
11-02 5806
AI大模型作为人工智能领域的重要技术突破，正成为推动各行各业创新和转型的关键力量。抓住AI大模型的风口，掌握AI大模型的知识和技能将变得越来越重要。学习AI大模型是一个系统的过程，需要从基础开始，逐步深入到更高级的技术。这里给大家精心整理了一份全面的AI大模型学习资源，包括：AI大模型全套学习路线图（从入门到实战）、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习、面试题等，资料免费分享！
多头注意力机制（Multi-Head Attention）
帆的博客
06-23 2560
多头注意力机制的引入是为了增强模型的能力，使其能够从不同的角度关注输入序列的不同部分，从而捕捉更多层次的信息。其中 (i) 表示第 (i) 个头，(\mathbf{W}_i^Q, \mathbf{W}_i^K, \mathbf{W}_i^V) 是线性变换矩阵。如果有 (h) 个头，每个头的输出维度是 (d_k)，则连接后的维度为 (h \times d_k = d_{model})。假设输入的维度是 (d_{model})，头的数量是 (h)，每个头的维度是 (d_k = d_{model} / h)。
【AI大模型】一文彻底搞懂Transformer - 多头注意力（Multi-Head Attention）
bugyinyin的博客
01-27 3488
在深度学习中，多头注意力（Multi-Head Attention）是一种注意力机制。它是对传统注意力机制的一种改进，旨在通过分割输入特征为多个“头部”（head）并独立处理每个头部来提高模型的表达能力和学习能力。
multi-head attention理解加代码
qq_43331398的博客
11-21 3万+
(multi-head attention 用于CNN相关理解) 饭前小菜 在早期的Machine Translation(机器翻译)中，Attention机制与RNN的结合。机器翻译解决的是输入是一串在某种语言中的一句话，输出是目标语言相对应的话的问题，如将中文翻译成英文。通常的配置是encoder-decoder结构，即encoder读入输入的句子并将其转换为一个固定长度的向量，然后decod...
Multi-Head Attention 代码实现
二分掌柜的
04-03 2026
Transformer
Self -Attention、Multi-Head Attention、Cross-Attention
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大鹏的专栏
11-24 6万+
Transformer 与 RNN 不同，可以比较好地并行训练。Transformer 本身是不能利用单词的顺序信息的，因此需要在输入中添加位置 Embedding，否则 Transformer 就是一个词袋模型了。Transformer 的重点是 Self-Attention 结构，其中用到的 Q, K, V矩阵通过输出进行线性变换得到。
multi head attention原理
05-28
Multi-head attention是一种在Transformer模型中广泛使用的自注意力机制。它允许模型同时关注不同的位置和表示层次，以捕捉更丰富的语义信息。 Multi-head attention的原理如下： 1. 对输入进行线性映射 通过将...
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