【深度学习】transformer为什么利用多头注意力极致？为什么倒霉用一个头 ...

在现代深度学习中，Transformer 模型的多头注意力机制已被广泛应用，特别是在自然语言处理领域。最近我读到一篇有趣的博客文章，具体介绍了为什么 Transformer 采用多头注意力，而不是简单的单头注意力。文章从理论推导到代码实现，对多头注意力机制进行了深入分析。下面我为大家总结其中的几个关键点。
为什么选择多头注意力？

单头注意力固然可以捕捉输入元素之间的依赖关系，但存在范围性，只能在单个表示空间中进行盘算，大概无法充分表达输入数据的多样特性。多头注意力则否则，它通过在多个子空间内独立进行注意力盘算，能捕捉到输入的差别方面特性，极大地提升了模型的表达能力。
多头注意力的数学原理

在多头注意力中，输入数据会被转化为多个 Query、Key、Value 矩阵，这些矩阵各安闲差别的子空间内盘算注意力权重并输出结果。随后，这些结果被合并并通过线性变换，终极形成模型的输出。这种并行盘算的方式不仅进步了模型的特性提取能力，还提升了模型的稳定性。
多头注意力的代码实现

在这篇博客中，作者还利用 PyTorch 展示了多头注意力的实现代码，帮助读者更好地明白其工作原理。代码涵盖了线性变换、注意力权重的盘算及终极输出的天生，逻辑清楚且具有实用性。
多头注意


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