Self-Attention、Multi-head Self-Attention

本文详细介绍了Self-Attention和Multi-headSelf-Attention的工作原理,包括输入输出的形状、计算过程以及在Transformer架构中的应用。通过数学公式和代码实现展示了如何通过Q、K、V向量计算注意力权重,并进行加权求和,形成最终输出。此外,还给出了一个具体的多头注意力层的PyTorch实现示例。

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个人笔记

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一、 理论

1. Self-Attention、Multi-head Self-Attention最终效果:  

输入:X1  X2      ------self attention------   输出 Y1 Y2   

四者shape相同;

Y1是X1  X2不同权重的加权和;

Y2是X1  X2不同权重的加权和;

2. 计算过程

                  a1  a2  向量            WQ  WK WV 矩阵

shape        1,dmodel                 dmodel,dk 

计算公式如下:

  • 第一步:求取q k v

多个a向量拼接成矩阵;矩阵相乘并行运算速度快

 

 

  • 第二步: 求取权重系数

  • 第三步:加权相加

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