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2024年3月28日发(作者：javascriptdate差)

多头注意力机制通俗讲解

多头注意力机制（Multi-head Attention），是一种在自然语言处理

领域中常用的技术，用于处理文本序列中的关联和依赖关系。它模

拟了人类在理解语言时的注意力机制，能够将特定的注意力放在不

同的词或短语上，从而提取出更有效的特征表示。

在传统的注意力机制中，只有一个注意力头，即将所有的输入信息

都聚焦在一个权重上。而多头注意力机制引入了多个注意力头，将

输入信息分成多份，每个注意力头都能够独立地学习并关注不同的

语义信息。这样做的好处是可以提供更多的信息，增加模型的表达

能力，进而提升模型的性能。

具体来说，多头注意力机制由三个关键步骤组成：线性变换、注意

力计算和头的合并。

通过线性变换，将输入的词向量（或短语向量）映射到多个不同的

子空间上，以便在不同注意力头之间进行独立学习。这样做可以使

得每个注意力头都能够发现不同的语义信息，从而提取更多的特征。

接下来，对于每个注意力头，通过计算注意力权重来衡量输入信息

中的关联程度。这里通常使用点积注意力或加性注意力来计算注意

力权重。点积注意力是通过计算查询向量和键向量的内积来得到注

意力权重，而加性注意力则通过将查询向量和键向量映射到相同的

维度后再计算内积来得到注意力权重。

将每个注意力头得到的加权表示进行合并，得到最终的多头注意力

表示。合并的方式可以是简单地将各个头的表示进行拼接，也可以

通过线性变换来得到更复杂的表示。

多头注意力机制的优势在于能够捕捉到不同层次的语义信息。比如，

在机器翻译任务中，低层次的注意力头可能会关注输入句子的词级

别信息，而高层次的注意力头则可能会关注句子级别的信息。这种

层次化的关注机制能够更好地捕捉到句子和词之间的依赖关系，提

升模型的翻译性能。

多头注意力机制还具有一定的并行性。由于每个注意力头都是独立

学习的，因此可以在计算上并行处理，提高了模型的训练和推理效

率。

总结来说，多头注意力机制是一种有效的模型架构，能够在自然语

言处理任务中充分利用输入信息的关联和依赖关系。通过引入多个

注意力头，它能够提取更多的语义特征，提升模型的表达能力和性

能。同时，多头注意力机制还具有层次化的关注机制和并行处理的

优势。在未来的研究中，我们可以进一步探索多头注意力机制在其

他领域的应用，为更复杂的任务提供更强大的建模能力。


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