深度学习中的多头注意力机制：原理与实现解析

4. Multi-Head Attention

深度学习中的多头注意力机制：原理与实现解析

在自然语言处理和计算机视觉的任务中，多头注意力（Multi-Head Attention）已经成为Transformer模型中必不可少的组成部分。多头注意力机制不仅能够让模型关注到输入的不同方面，还能更好地捕获词语间复杂的上下文关系。今天，我们将深入解析多头注意力的原理与实现！

为什么需要多头注意力？

单一的注意力头只能捕获句子中的一种关系或模式，而在实际应用中，句子中的不同词语往往有复杂的关系。多头注意力通过并行多个注意力头，让模型能够关注到输入的多个不同层面，从而更全面地理解输入内容。每个头会从不同的角度捕捉句子中的依赖关系，有助于提升模型的表达能力和对上下文的理解。

多头注意力的工作原理

1. 生成 Q、K、V 矩阵

多头注意力机制的输入是三个矩阵：Query（查询）矩阵 Q，Key（键）矩阵 K 和 Value（值）矩阵 V，每个矩阵都包含输入序列的信息：

Query（Q）：代表要关注的内容
Key（K）：输入特征标签，用于表示每个词的特征
Value（V）：实际包含的内容信息

2. 多头注意力的计算步骤

假设我们有一个输入向量 $x$ 和 $h$ 个注意力头，每个头的步骤如下：

线性变换：对输入向量 $x$ 进行线性变换，生成 $Q, K, V$ 三个矩阵。每个注意力头有自己的权重矩阵，这使得每个头都可以从不同的视角理解输入。
计算注意力权重：通过点积注意力计算每个 Query 和 Key 之间的相似度，用 softmax 得到注意力权重，公式如下：

$$

\text{Attention}(Q, K, V) = \text{softmax}\left(\frac{Q \cdot K^T}{\sqrt{d_k}}\right) \cdot V

$$

其中 $d_k$ 是 Key 的维度，用于缩放，防止数值过大。
并行计算多个头：对每个头进行相同的计算。每个头的注意力权重不同，这使得每个头可以关注不同的上下文关系。
合并输出：将多个头的输出拼接，生成最终的多头注意力结果。通常通过线性变换将结果映射回原来的维度。

多头注意力公式

假设我们有 $h$ 个注意力头，每个头的输出为 $\text{Attention}_i(Q_i, K_i, V_i)$ ，最终的多头注意力输出为：

\text{MultiHead}(Q, K, V) = \text{Concat}(\text{head}_1, \dots, \text{head}_h) \cdot W^O

其中：

$\text{head}_i = \text{Attention}(QW_i^Q, KW_i^K, VW_i^V)$
$W_i^Q, W_i^K, W_i^V$ 是每个头的线性变换矩阵。
$W^O$ 是最终输出的线性映射矩阵，用于将拼接结果映射回原始维度。

自己实现多头注意力类

接下来我们通过代码实现一个简单的 MultiHeadAttention 类，以更好地理解多头注意力机制的实现细节。

import torch
import torch.nn as nnclass MultiHeadAttention(nn.Module):def __init__(self, embed_size, heads):super(MultiHeadAttention, self).__init__()self.embed_size = embed_sizeself.heads = headsself.head_dim = embed_size // heads# 确保嵌入维度能整除头数assert (self.head_dim * heads == embed_size), "Embedding size needs to be divisible by heads"# 定义 Q、K、V 的线性层self.values = nn.Linear(self.head_dim, self.head_dim, bias=False)self.keys = nn.Linear(self.head_dim, self.head_dim, bias=False)self.queries = nn.Linear(self.head_dim, self.head_dim, bias=False)self.fc_out = nn.Linear(heads * self.head_dim, embed_size)def forward(self, values, keys, query):N = query.shape[0]  # batch sizevalue_len, key_len, query_len = values.shape[1], keys.shape[1], query.shape[1]# 将 Q、K、V 分成多个头values = values.reshape(N, value_len, self.heads, self.head_dim)keys = keys.reshape(N, key_len, self.heads, self.head_dim)queries = query.reshape(N, query_len, self.heads, self.head_dim)# 计算注意力得分energy = torch.einsum("nqhd,nkhd->nhqk", [queries, keys]) / (self.head_dim ** (1/2))attention = torch.softmax(energy, dim=3)# 计算注意力输出out = torch.einsum("nhql,nlhd->nqhd", [attention, values]).reshape(N, query_len, self.heads * self.head_dim)# 拼接头的输出，并通过最后的线性层out = self.fc_out(out)return out

代码解析

初始化：定义了输入的维度、头数、每个头的维度，并创建了用于生成 Q、K、V 的线性层。
分割多头：将输入 Q、K、V 按头数分割，使得每个头能独立计算注意力。
计算注意力得分：通过点积计算 Q 和 K 之间的相似度，并使用 softmax 获得注意力权重。
输出计算：将每个头的权重与 V 相乘，拼接各个头的输出，最后通过线性层映射到原始维度。

测试代码

我们可以通过以下测试代码验证 MultiHeadAttention 的输出是否正常。

embed_size = 256
heads = 8
seq_len = 10
x = torch.rand((3, seq_len, embed_size))  # 假设 batch size 为 3，序列长度为 10multihead_attention = MultiHeadAttention(embed_size, heads)
output = multihead_attention(x, x, x)
print("多头注意力输出形状：", output.shape)