Multi-Head Attention是一种在自然语言处理（NLP）任务中广泛使用的机制，尤其是在Transformer模型中。它是由Vaswani等人在2017年的论文《Attention is All You Need》中提出的。以下是Multi-Head Attention的基本概念和工作原理：基本概念多头：将输入序列分割成多个“头”进行并行处理。每个“头”都有自己的参数集，可以学习到不同
# PyTorch Multi-Head Attention的实现
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作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何实现PyTorch中的Multi-Head Attention。在本文中，我将详细介绍实现这一过程的步骤，并给出每一步所需的代码示例和相应的注释。让我们开始吧！
## 整体流程
下表展示了Multi-Head Attention的实现步骤和顺序：
| 步骤 | 描述 |
|
原创
2023-08-24 19:18:04
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multi-head attention ■ 论文 | Attention Is All You Need■ 源码 | https://github.com/Kyubyong/transformer■ 论文 | Weighted Transformer Network for Machine Translation■ 源码 | https://github.com/JayParks/transfo
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2019-10-15 14:43:00
479阅读
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在 DeepSeek 模型中，多头潜在注意力（Multi-Head Latent Attention，MLA） 是一种关键技术，旨在通过低秩压缩方法优化注
Multi-Head Mixture-of-Experts
相关链接：arxiv github
关键字：Mixture-of-Experts、Sparse Models、Multi-Head Mechanism、Language Modeling、Multi-Modal Modeling
摘要
在本文中，我们提出了一种新的模型结构，名为Multi-Head Mixture-of-Experts
原创
2024-04-25 15:41:00
156阅读
多头注意力（Multi-Head Attention）是一种在Transformer模型中被广泛采用的注意力机制扩展形式，它通过并行地运行多个独立的
原创
2024-09-10 12:07:46
577阅读
Self Attention就是自身和自身进行Attention，具体为句子内部的每个字/词之间进行通信，计算出句子中每个字/词和其中一个目标字
一. 多头注意力多头注意力（Multi-Head Attention）是一种在Transformer模型中被广泛采用的注意力机制扩展形式，它通过并行地运行多个独立的注意力机制来获取输入序列的不同子空间的注意力分布，从而更全面地捕获序列中潜在的多种语义关联。在多头注意力中，输入序列首先通过三个不同的线性变换层分别得到Query、Key和Value。然后，这些变换后的向量被划分为若干个“头”，每个头都
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2024-08-24 13:43:53
178阅读
自注意力（self-attention）和多头注意力（multi-head attention）
原创
2022-06-12 00:03:14
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论文解读：On The Alignment Problem In Multi-Head Attention-Based Neural Machine Translation 机器翻译是自然语言处理的任务之一。基于transformer和multi-head attention在机器翻译中的应用十分广泛。注意力机制在神经机器翻译（NMT）模型中通常扮演着统计机器翻译（SMT）中的对齐机制（Alig
原创
2022-12-21 14:03:34
275阅读
为了更清晰地展示 Transformer Encoder Block 中的数学运算，我们将以来表达每个步骤。假设输入是一个形状为 (L,d)(L,d) 的矩阵 XX，其中 LL 是序列长度，dd 是隐藏维度。
? 为什么要有 Multi-Head Attention？ 单个 Attention 机制虽然可以捕捉句子中不同词之间的关系，但它
一、项目简介在上一个使用一维卷积CNN进行风速预测的项目基础上，本项目基于Pytorch使用LSTM和多头Attention实现时间序列（风速）的预测，只使用风速一个特征来预测风速，适用于初学预测的小伙伴。项目参考了多个网络上的代码以及借助了chatgpt的灵感，对整个项目分解到各个py文件中形成一个完整项目的基本框架，其他类似项目可以用这个框架进行修改，增加了loss计算和相应的绘图
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2023-11-15 17:21:02
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3：20 来个赞 24：43 弹幕，是否懂了 QKV 相乘（QKV 同源），QK 相乘得到相似度A，AV 相乘得到注意力值 Z 第一步
原创
2022-07-30 00:06:46
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初始化阶段，其中要注意的是 hid_dim要和Q、K、V词向量的长度相等import torch
from torch import nn
class MultiheadAttention(nn.Module):
# n_heads：多头注意力的数量
# hid_dim：每个词输出的向量维度
def __init__(self, hid_dim,
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2023-11-23 21:35:46
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参考：attention-is-all-you-need-pytorchNLP 中的Mask全解Transformer代码详解-pytorch版Transformer模型结构Transformer模型结构如下图： Transformer的整体结构就是分成Encoder和Decoder两部分，并且两部分之间是有联系的，可以注意到Encoder的输出是Decoder第二个Multi-head
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2024-01-12 06:10:01
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