深度探析multi-head 的原理、应用以及示例

一、multi-head attention

Multi-head attention是transformer模型中用于编码和解码序列的一种新型注意力机制。在传统的注意力机制中，模型通常只会使用一个query，对于整个序列执行一次注意力操作。然而，这种方法的性能在处理复杂任务时显得有些不足。因此，multi-head attention机制应运而生。它将单个的query分拆成多个头（head），然后将每个头针对不同的子空间（sub-space）执行单独的注意力操作。这使multi-head attention模型能够同时关注序列不同的上下文，得到更好的表示效果。

二、multi-head self-attention

除了用于编码和解码序列，multi-head attention模型还可以用于处理自注意力任务。另一个重要的注意力机制是multi-head self-attention。在这种模式下，我们可以通过模型学会如何将单个输入序列中的信息编码为多个平行的表示形式，以更好地进行表示和预测。在处理相对短的序列时，这个机制表现得尤为优秀，因为它可以允许模型学会包含多个方面的信息，而无需关注到序列的特定顺序。

三、multi-head attention与其他attention的比较

相对于其他的attention模型，如feedforward attention和scalar attention，multi-head attention具有以下的优势：

1、multi-head attention将计算分为多个头，每个头可以学习到不同的特征表示；

2、multi-head attention的计算相对较为平行化，计算效率较高；

3、multi-head attention模型对于长序列具有较好的鲁棒性和表现力。

示例代码

import torch
import torch.nn as nn

class MultiHeadAttention(nn.Module):
    """
    Implementation of multi-head self-attention module.
    """
    def __init__(self, n_heads, d_model):
        super(MultiHeadAttention, self).__init__()
        self.n_heads = n_heads
        self.d_model = d_model
        self.query_proj = nn.Linear(d_model, d_model)
        self.key_proj = nn.Linear(d_model, d_model)
        self.value_proj = nn.Linear(d_model, d_model)
        self.output_proj = nn.Linear(d_model, d_model)

    def _reshape(self, x):
        batch_size, length, _ = x.size()
        x = x.view(batch_size, length, self.n_heads, self.d_model // self.n_heads)
        x = x.permute(0, 2, 1, 3)
        x = x.contiguous().view(batch_size * self.n_heads, length, self.d_model // self.n_heads)
        return x

    def forward(self, query, key, value, mask=None):
        query = self.query_proj(query)
        key = self.key_proj(key)
        value = self.value_proj(value)

        query = self._reshape(query)
        key = self._reshape(key)
        value = self._reshape(value)

        scores = torch.bmm(query, key.transpose(1, 2))
        scores = scores / (self.d_model // self.n_heads) ** 0.5
        if mask is not None:
            scores = scores.masked_fill(mask == 0, -1e9)
        attention = nn.Softmax(dim=-1)(scores)

        x = torch.bmm(attention, value)
        x = x.view(-1, self.n_heads, x.size(1), x.size(2))
        x = x.permute(0, 2, 1, 3)
        x = x.contiguous().view(x.size(0), x.size(1), self.n_heads * (self.d_model // self.n_heads))

        return self.output_proj(x)

四、应用

Multi-head attention模型应用广泛, 如机器翻译、文本相似度计算、自然语言处理、语音识别、图像分割、图像分类、视频内容分析、以及推荐系统等方向。其中，有不少最先进的模型都是基于transformer或者它的变种构建的，而multi-head attention是其中最为重要的组件之一。