本文详细介绍了自注意力机制，这一突破性技术能高效捕捉序列内部元素间的动态关联，显著增强模型泛化能力。文章解释了自注意力机制的基本原理，对比了传统神经网络与自注意力机制的区别，并详细介绍了两种常见的注意力评分函数：加性注意力和缩放点积注意力。最后，文章深入讲解了多头注意力机制的原理，并通过PyTorch代码展示了其实现过程，帮助读者理解这一构成Transformer模型基础架构的核心技术。

一、什么是自注意力机制？

传统模型通常聚焦于X与Y的关联分析，而自注意力机制的创新之处在于揭示了X内部元素间潜在的重要关联。

以文本预测任务为例，模型不仅需要理解前文句子的表层含义，还需捕捉句子内部词汇组合对后续内容产生的深层影响。

为解决这一挑战，自注意力机制通过动态计算序列中每个元素（如a1与a2、a3的交互关系）的关联强度，结合反向传播算法，智能识别对当前任务最具关键性的特征部分。

二、注意力评分函数有哪些？

常见的注意力评分函数有两种，一种是加性注意力，另一种是缩放点积注意力。

加性注意力：该评分函数不用考虑查询q和键k是否长度一致，其公式为：

q代表查询，k代表键，但是自注意力中这两者是相同的，都是输入张量X。

缩放点积注意力：该评分函数需要查询q和键k保持长度一致，其公式为：

三、什么是多头注意力机制？

多头注意力机制就是将多个注意力汇聚的结果拼接在一起，这样得出来的结果会包含更多的行为信息，如下图所示：

代码实现如下：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class MultiHeadAttention(nn.Module):
def __init__(self, d_model, num_heads):
super(MultiHeadAttention, self).__init__()
assert d_model % num_heads == 0
# 分割d_model维度为num_heads
self.depth = d_model // num_heads
# 定义线性变换层
self.wq = nn.Linear(d_model, d_model)
self.wk = nn.Linear(d_model, d_model)
self.wv = nn.Linear(d_model, d_model)
# 定义线性变换层来合并多头输出
self.dense = nn.Linear(d_model, d_model)
self.num_heads = num_heads
self.scale = 1 / (self.depth ** 0.5)
def split_heads(self, x, batch_size):
# 将输入x分割成多个头
x = x.reshape(batch_size, -1, self.num_heads, self.depth)
return x.permute(0, 2, 1, 3)
def forward(self, v, k, q, mask=None):
batch_size = q.shape[0]
# 分割头
q = self.split_heads(self.wq(q), batch_size)
k = self.split_heads(self.wk(k), batch_size)
v = self.split_heads(self.wv(v), batch_size)
# 计算注意力分数, 此处为缩放点积注意力
scores = torch.matmul(q, k.transpose(-2, -1)) * self.scale
if mask is not None:
scores = scores.masked_fill(mask == 0, -1e9)
# 应用softmax获得注意力权重
attention_weights = F.softmax(scores, dim=-1)
# 计算加权和
output = torch.matmul(attention_weights, v)
# 合并头
output = output.permute(0, 2, 1, 3).contiguous().reshape(batch_size, -1, self.num_heads * self.depth)
# 应用线性变换层
output = self.dense(output)
return output, attention_weights

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