深入理解MultiHeadAttention多头注意力机制_多头注意力机制(multi-head attention)将自注意力机制应用于不同的表示子空间,允

深入理解Multi-Head Attention多头注意力机制

1. 背景介绍

1.1 注意力机制的兴起

在深度学习的发展历程中,注意力机制(Attention Mechanism)被广泛应用于自然语言处理、计算机视觉等多个领域,并取得了卓越的成果。传统的序列模型(如RNN、LSTM等)在处理长序列时容易出现梯度消失或爆炸的问题,而注意力机制则能够有效地捕捉长距离依赖关系,从而提高模型的性能。

1.2 Transformer模型

2017年,Transformer模型在论文"Attention Is All You Need"中被提出,它完全抛弃了RNN的结构,纯粹基于注意力机制构建,在机器翻译等任务上取得了超越RNN的性能。Transformer的核心组件之一就是Multi-Head Attention(多头注意力机制),它能够从不同的表示子空间捕捉不同的关注点,增强了模型的表达能力。

2. 核心概念与联系

2.1 注意力机制(Attention Mechanism)

注意力机制的核心思想是,在生成序列的每个位置时,模型会根据当前位置和输入序列中所有位置的关联程度,对输入序列进行加权,从而捕捉全局信息。这种加权方式类似于人类在处理信息时,会选择性地关注重要的部分。

2.2 Self-Attention(自注意力机制)

Self-Attention是注意力机制的一种形式,它将查询(Query)、键(Key)和值(Value)映射到同一个输入序列上。通过计算查询与每个键的相似性,可以得到一个注意力分数,用于对值进行加权求和,生成输出表示。

2.3 Multi-He