48、自注意力机制与多头注意力机制详解

自注意力机制与多头注意力机制详解

在自然语言处理和深度学习领域，自注意力机制和多头注意力机制是非常重要的概念，它们在许多任务中都取得了显著的效果。本文将详细介绍自注意力机制、点积注意力、输入投影、多头注意力以及残差连接等相关内容，并给出相应的代码实现。

1. 自注意力机制

自注意力机制是一种能够捕捉序列中元素之间相互关系的机制。通过计算序列中每个元素与其他元素的相似度，为每个元素分配不同的权重，从而得到更具上下文信息的表示。

以句子 “we process and ship your order” 为例，我们可以计算词嵌入之间的余弦相似度矩阵，如下表所示：
| | we | process | and | ship | your | order |
| — | — | — | — | — | — | — |
| we | 1.00 | 0.64 | 0.70 | 0.36 | 0.75 | 0.64 |
| process | 0.64 | 1.00 | 0.61 | 0.29 | 0.52 | 0.67 |
| and | 0.70 | 0.61 | 1.00 | 0.46 | 0.58 | 0.69 |
| ship | 0.36 | 0.29 | 0.46 | 1.00 | 0.37 | 0.52 |
| your | 0.75 | 0.52 | 0.58 | 0.37 | 1.00 | 0.63 |
| order | 0.64 | 0.67 | 0.69 | 0.52 | 0.63 | 1.00 |

通过简单的矩阵乘法，我们可以计算出所有单词的加权和，从而得到新的上下文嵌