一、什么是多头注意力机制
多头注意力机制（Multi-Head Attention）是神经网络中的一种注意力机制，其作用是让网络能够在多个视角上对数据进行关注和处理。
多头注意力机制在自然语言处理中广泛应用，如在翻译中将源语言和目标语言进行关注，以便更好地进行语义匹配，也可以用于生成对话，以获得更好的对话连贯性。
二、多头注意力机制的实现原理
多头注意力机制的实现主要分为三个步骤：
Step 1: 计算注意力权重
通过输入的向量经过矩阵乘法的方式和一个标准向量 Q, K 和 V 相乘，分别计算出注意力矩阵 A。其中 Q 用于计算每个源位置与每个目标位置的关联度，K 用于计算每个目标位置与每个源位置的关联度，V 表示源位置的值，用于加权平均计算每个目标位置的最终值。计算公式如下：
Q = WQ · Input K = WK · Input V = WV · Input Attention(Q, K, V) = softmax(QKT/√d) · V
Step 2: 进行多个头的计算
将 Step 1 计算得到的注意力矩阵 A 进一步利用 mask 等手段过滤掉一些冗余或无关紧要的信息。然后将 A 进行线性变换，得到多个头的注意力矩阵 Ai，其中 i 表示当前的头数。计算公式如下：
Ai = Attention(Qi, Ki, Vi)
Step 3: 进行输出层的计算并拼接
利用计算得到的多个头的注意力矩阵 Ai 合并成一个注意力矩阵 W，然后通过线性变换得到多头注意力机制的最终权重 R，使用 R 权重对输入特征矩阵进行加权平均并输出。
W = cat(A1, A2, ..., An) R = W · Wo Output = R · Input
三、多头注意力机制的代码实现
Step 1: 计算注意力权重
def scaled_dot_product_attention(q, k, v, mask):
matmul_qk = tf.matmul(q, k, transpose_b=True)
dk = tf.cast(tf.shape(k)[-1], tf.float32)
scaled_attention_logits = matmul_qk / tf.math.sqrt(dk)
if mask is not None:
scaled_attention_logits += (mask * -1e9)
attention_weights = tf.nn.softmax(scaled_attention_logits, axis=-1)
output = tf.matmul(attention_weights, v)
return output, attention_weights
Step 2: 进行多个头的计算
class MultiHeadAttention(tf.keras.layers.Layer):
def __init__(self, d_model, num_heads):
super(MultiHeadAttention, self).__init__()
self.num_heads = num_heads
self.d_model = d_model
assert d_model % self.num_heads == 0
self.depth = d_model // self.num_heads
self.wq = tf.keras.layers.Dense(d_model)
self.wk = tf.keras.layers.Dense(d_model)
self.wv = tf.keras.layers.Dense(d_model)
self.dense = tf.keras.layers.Dense(d_model)
def split_heads(self, x, batch_size):
x = tf.reshape(x, (batch_size, -1, self.num_heads, self.depth))
return tf.transpose(x, perm=[0, 2, 1, 3])
def call(self, v, k, q, mask):
batch_size = tf.shape(q)[0]
q = self.wq(q)
k = self.wk(k)
v = self.wv(v)
q = self.split_heads(q, batch_size)
k = self.split_heads(k, batch_size)
v = self.split_heads(v, batch_size)
scaled_attention, attention_weights = scaled_dot_product_attention(q, k, v, mask)
scaled_attention = tf.transpose(scaled_attention, perm=[0, 2, 1, 3])
concat_attention = tf.reshape(scaled_attention, (batch_size, -1, self.d_model))
output = self.dense(concat_attention)
return output, attention_weights
Step 3: 进行输出层的计算并拼接
def point_wise_feed_forward_network(d_model, dff):
return tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Dense(dff, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dense(d_model)
])
class EncoderLayer(tf.keras.layers.Layer):
def __init__(self, d_model, num_heads, dff, rate=0.1):
super(EncoderLayer, self).__init__()
self.mha = MultiHeadAttention(d_model, num_heads)
self.ffn = point_wise_feed_forward_network(d_model, dff)
self.layernorm1 = tf.keras.layers.LayerNormalization(epsilon=1e-6)
self.layernorm2 = tf.keras.layers.LayerNormalization(epsilon=1e-6)
self.dropout1 = tf.keras.layers.Dropout(rate)
self.dropout2 = tf.keras.layers.Dropout(rate)
def call(self, x, training, mask):
attn_output, _ = self.mha(x, x, x, mask)
attn_output = self.dropout1(attn_output, training=training)
out1 = self.layernorm1(x + attn_output)
ffn_output = self.ffn(out1)
ffn_output = self.dropout2(ffn_output, training=training)
out2 = self.layernorm2(out1 + ffn_output)
return out2
四、多头注意力机制的应用
多头注意力机制在自然语言处理中有广泛的应用，如在翻译中用于计算源语言和目标语言之间的注意力矩阵，使得模型在翻译时更关注有关的单词。同时，在生成对话时，也可以利用多头注意力机制来计算上下文和下一个句子之间的关联度，以便生成更加连贯有逻辑的对话。
另外，在图像处理中，可以利用多头注意力机制来对图像进行描述，通过计算图像上每个视角的注意力权重，模型能够更好地理解图像的内涵，从而更准确地对图像进行描述或者分类。
总之，多头注意力机制作为一种基础的注意力机制，具有很强的灵活性和可塑性，可以应用于各种领域，是深度学习中应用最广泛的机制之一。
