多图预警！ Multi-HeadAttention | 多头注意力#51CTO博主之星评选#

休言女子非英物，夜夜龙泉壁上鸣。这篇文章主要讲述多图预警！ Multi-HeadAttention | 多头注意力#51CTO博主之星评选#相关的知识，希望能为你提供帮助。
:star:注意：

本篇文章需要结合self-attention食用：Self-Attention #yyds干货盘点#
本篇文章参考吴恩达老师deep learning系列序列模型第四章内容。

在self-attention里我们提到，它的原理更类似于如何在序列模型中使用CNN的窗口，实现某个位置的注意力。我们说对于有多个意象的词，比如l’Afrique，我们要看看更关注哪一方面的含义。提取一方面的含义我们可以称之为一个头，如果要计算多方面的含义我们就可以称之为多头（multi-head）。
还是以这句话为例子：
Jane visite l’Afrique en septembre.
先回顾一下self-attention中我们说，对于输入x，我们学习不同的参数将其转化为q,k,v。
例如l’Afrique:
$$
\\beginaligned
q^< 3> & =W^Q x^< 3> \\
k^< 3> & =W^K x^< 3> \\
v^< 3> & =W^V x^< 3>
\\endaligned
$$

多图预警！ Multi-HeadAttention | 多头注意力#51CTO博主之星评选#

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之后将当前位置的q和每一个k做运算。这一步可以根据q找到当前位置最相关的数据。

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之后我们将所有的q和k的内积与v做计算并进行softmax。
l’Afrique为例，在这个句子里更关注其地理位置的属性，或者说旅游相关的方面，引发这个关注的词是visite。在这我们将最相关的标红。

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到这里我们就提取出了l’Afrique（非洲）的一个意象（一个head），如果我们要提取多面的意向就要计算多头注意力，这里稍微有一点区别：
首先我们依旧像之前一样获得query、key、value向量。

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之后我们要计算出每个头自己的query、key、value向量。
还是以l’Afrique为例子，$x^< 3> $的query、key、value向量要乘以第一个head对应的可学习参数，得到第一个head所需要的query、key、value向量。
$$
\\beginaligned
q^< 3> 1 & =W^Q1 q^< 3> \\
k^< 3> 1 & =W^K1 k^< 3> \\
v^< 3> 1 & =W^V1 v^< 3>
\\endaligned
$$
【多图预警！ Multi-HeadAttention | 多头注意力#51CTO博主之星评选#】

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求出第一个head对应的query、key、value向量之后计算过程就和self-attention一样了，这里画图过程就省略了。

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head1计算出来之后其他的head计算方法一样。

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最后总结一下计算过程：
由输入获得query、key、value向量。
$$
\\beginaligned
q^ & =W^Q x^ \\
k^ & =W^K x^ \\
v^ & =W^V x^
\\endaligned
$$
获得每个head单独的query、key、value向量：
$$
\\beginaligned
q^ j & =W^Qj q^ \\
k^ j & =W^Kj k^ \\
v^ j & =W^Vj v^
\\endaligned
$$
query、key进行计算，获得距离：
$$
\\beginaligned
& q^ j · k^< 1> j \\
& q^ j · k^< 2> j \\
& ...\\
& q^ j · k^< i-1> j \\
& q^ j · k^< i+1> j \\
& ...\\
& q^ j · k^< n> j \\
\\endaligned
$$
上一步计算的值与对应的value做计算，之后将其相加获得注意力分数：
$$
\\beginaligned
& (q^ j · k^< 1> j)v^< 1> j \\
& (q^ j · k^< 2> j)v^< 2> j \\
& ...\\
& (q^ j · k^< i-1> j)v^< i-1> j \\
& (q^ j · k^< i+1> j)v^< i+1> j \\
& ...\\
& (q^ j · k^< n> j)v^< n> j \\
\\endaligned
$$
$$
\\beginaligned
attention\\quad score^ j = & (q^ j · k^< 1> j)v^< 1> j + ... + (q^ j · k^< i-1> j)v^< i-1> j + \\ & v^ j+(q^ j · k^< i+1> j)v^< i+1> j +... + (q^ j · k^< n> j)v^< n> _j
\\endaligned
$$
最后对其进行softmax计算：
$$
A^ j = softmax(attention\\quad score^ j).
$$