BERT模型的注意力机制解析与应用_bert 多头比单头注意力

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是Google在2018年提出的一种预训练深度神经网络模型，可以有效地解决多种自然语言处理任务。其核心思想就是使用一个Transformer块堆叠而成，前向传播时每个位置会考虑到上下文信息，后向传播则根据上下文对信息进行整合。BERT的架构由两层Transformer组成，第一层主要关注词汇间的相似性、语法关系等，第二层关注句子间的关联性、上下文信息等。BERT模型已经在多个NLP任务上取得了显著的效果。

在本文中，将带领读者理解并运用BERT模型中的注意力机制，帮助更好地理解BERT模型的工作原理以及如何利用注意力机制进行文本分类、机器翻译等任务。希望通过对BERT模型的研究及其注意力机制的解读，能够帮助读者在实际场景中更好地掌握BERT模型的工作方式、参数配置和使用技巧，更好地理解BERT模型的优点和局限性。

2.基本概念术语说明

2.1 Transformer Block

首先，要理解的是，BERT模型是由两层transformer block组成的，每一层由多头attention和全连接层组成。其中，每一层的transformer block如下图所示:

如上图所示，一个transformer block包括多头self-attention模块和前馈网络(Feed Forward Network)，前馈网络包括两个全连接层，第一个全连接层输入维度是d_model，输出维度也是d_model；第二个全连接层输入维度是d_model，输出维度是d_ff，然后