多头自注意力机制模块
时间: 2024-05-08 15:14:18 浏览: 148
多头自注意力机制是一种用于序列建模的技术,它可以让模型在处理序列时更加关注序列中不同位置的信息。其基本思想是将输入序列映射到一组向量上,并使用注意力机制来计算这些向量的权重,然后将这些向量按权重加权求和得到一个新的向量表示。而多头自注意力机制则是在这个过程中使用多个注意力机制并行处理序列,以获得更加丰富和准确的信息表示。
具体地,多头自注意力机制可以分为以下几步:
1. 将输入序列通过线性变换映射到一组查询、键、值向量。
2. 对每个查询向量计算与所有键向量的相似度,并进行归一化处理得到权重系数。
3. 将每个值向量按照对应的权重系数进行加权求和,并经过线性变换得到输出向量。
4. 将多个输出向量连接起来,形成最终的输出。
使用多头自注意力机制可以增强模型对于序列中不同位置信息的建模能力,同时也可以提高模型的泛化性能。
阅读全文
相关推荐


















