多頭注意力機制詳解

一、什麼是多頭注意力機制

多頭注意力機制（Multi-Head Attention）是神經網路中的一種注意力機制，其作用是讓網路能夠在多個視角上對數據進行關注和處理。

多頭注意力機制在自然語言處理中廣泛應用，如在翻譯中將源語言和目標語言進行關注，以便更好地進行語義匹配，也可以用於生成對話，以獲得更好的對話連貫性。

二、多頭注意力機制的實現原理

多頭注意力機制的實現主要分為三個步驟：

Step 1: 計算注意力權重

通過輸入的向量經過矩陣乘法的方式和一個標準向量 Q, K 和 V 相乘，分別計算出注意力矩陣 A。其中 Q 用於計算每個源位置與每個目標位置的關聯度，K 用於計算每個目標位置與每個源位置的關聯度，V 表示源位置的值，用於加權平均計算每個目標位置的最終值。計算公式如下：

Q = WQ · Input
K = WK · Input
V = WV · Input

Attention(Q, K, V) = softmax(QKT/√d) · V

Step 2: 進行多個頭的計算

將 Step 1 計算得到的注意力矩陣 A 進一步利用 mask 等手段過濾掉一些冗餘或無關緊要的信息。然後將 A 進行線性變換，得到多個頭的注意力矩陣 A_i，其中 i 表示當前的頭數。計算公式如下：

Ai = Attention(Qi, Ki, Vi)

Step 3: 進行輸出層的計算並拼接

利用計算得到的多個頭的注意力矩陣 A_i 合併成一個注意力矩陣 W，然後通過線性變換得到多頭注意力機制的最終權重 R，使用 R 權重對輸入特徵矩陣進行加權平均並輸出。

W = cat(A1, A2, ..., An)
R = W · Wo
Output = R · Input

三、多頭注意力機制的代碼實現

Step 1: 計算注意力權重

def scaled_dot_product_attention(q, k, v, mask):
    matmul_qk = tf.matmul(q, k, transpose_b=True)

    dk = tf.cast(tf.shape(k)[-1], tf.float32)
    scaled_attention_logits = matmul_qk / tf.math.sqrt(dk)

    if mask is not None:
        scaled_attention_logits += (mask * -1e9)

    attention_weights = tf.nn.softmax(scaled_attention_logits, axis=-1)

    output = tf.matmul(attention_weights, v)

    return output, attention_weights

Step 2: 進行多個頭的計算

class MultiHeadAttention(tf.keras.layers.Layer):
    def __init__(self, d_model, num_heads):
        super(MultiHeadAttention, self).__init__()
        self.num_heads = num_heads
        self.d_model = d_model

        assert d_model % self.num_heads == 0

        self.depth = d_model // self.num_heads

        self.wq = tf.keras.layers.Dense(d_model)
        self.wk = tf.keras.layers.Dense(d_model)
        self.wv = tf.keras.layers.Dense(d_model)

        self.dense = tf.keras.layers.Dense(d_model)

    def split_heads(self, x, batch_size):
        x = tf.reshape(x, (batch_size, -1, self.num_heads, self.depth))
        return tf.transpose(x, perm=[0, 2, 1, 3])

    def call(self, v, k, q, mask):
        batch_size = tf.shape(q)[0]

        q = self.wq(q)
        k = self.wk(k)
        v = self.wv(v)

        q = self.split_heads(q, batch_size)
        k = self.split_heads(k, batch_size)
        v = self.split_heads(v, batch_size)

        scaled_attention, attention_weights = scaled_dot_product_attention(q, k, v, mask)

        scaled_attention = tf.transpose(scaled_attention, perm=[0, 2, 1, 3])
        concat_attention = tf.reshape(scaled_attention, (batch_size, -1, self.d_model))

        output = self.dense(concat_attention)

        return output, attention_weights

Step 3: 進行輸出層的計算並拼接

def point_wise_feed_forward_network(d_model, dff):
    return tf.keras.Sequential([
        tf.keras.layers.Dense(dff, activation='relu'),
        tf.keras.layers.Dense(d_model)
    ])

class EncoderLayer(tf.keras.layers.Layer):
    def __init__(self, d_model, num_heads, dff, rate=0.1):
        super(EncoderLayer, self).__init__()

        self.mha = MultiHeadAttention(d_model, num_heads)
        self.ffn = point_wise_feed_forward_network(d_model, dff)

        self.layernorm1 = tf.keras.layers.LayerNormalization(epsilon=1e-6)
        self.layernorm2 = tf.keras.layers.LayerNormalization(epsilon=1e-6)

        self.dropout1 = tf.keras.layers.Dropout(rate)
        self.dropout2 = tf.keras.layers.Dropout(rate)

    def call(self, x, training, mask):

        attn_output, _ = self.mha(x, x, x, mask)
        attn_output = self.dropout1(attn_output, training=training)
        out1 = self.layernorm1(x + attn_output)

        ffn_output = self.ffn(out1)
        ffn_output = self.dropout2(ffn_output, training=training)
        out2 = self.layernorm2(out1 + ffn_output)

        return out2

四、多頭注意力機制的應用

多頭注意力機制在自然語言處理中有廣泛的應用，如在翻譯中用於計算源語言和目標語言之間的注意力矩陣，使得模型在翻譯時更關注有關的單詞。同時，在生成對話時，也可以利用多頭注意力機制來計算上下文和下一個句子之間的關聯度，以便生成更加連貫有邏輯的對話。

另外，在圖像處理中，可以利用多頭注意力機制來對圖像進行描述，通過計算圖像上每個視角的注意力權重，模型能夠更好地理解圖像的內涵，從而更準確地對圖像進行描述或者分類。

總之，多頭注意力機製作為一種基礎的注意力機制，具有很強的靈活性和可塑性，可以應用於各種領域，是深度學習中應用最廣泛的機制之一。