transformer模型中的多头attention机制

转自：https://www.cnblogs.com/robert-dlut/p/8638283.html

《Attention is all you need》中提出了多头attention机制，这篇论文主要亮点在于：

1）不同于以往主流机器翻译使用基于RNN的seq2seq模型框架，该论文用attention机制代替了RNN搭建了整个模型框架。

2）提出了多头注意力（Multi-headed attention）机制方法，在编码器和解码器中大量的使用了多头自注意力机制（Multi-headed self-attention）。

该论文模型的整体结构如下图，还是由编码器和解码器组成，在编码器的一个网络块中，由一个多头attention子层和一个前馈神经网络子层组成，整个编码器栈式搭建了N个块。类似于编码器，只是解码器的一个网络块中多了一个多头attention层。为了更好的优化深度网络，整个网络使用了残差连接和对层进行了规范化（Add&Norm）。

下面我们重点关注一下这篇论文中的attention。在介绍多头attention之前，我们先看一下论文中提到的放缩点积attention（scaled dot-Product attention）。对比我在前面背景知识里提到的attention的一般形式，其实scaled dot-Product attention就是我们常用的使用点积进行相似度计算的attention，只是多除了一个（为K的维度）起到调节作用，使得内积不至于太大。

多头attention（Multi-head attention）结构如下图，Query，Key，Value首先进过一个线性变换，然后输入到放缩点积attention，注意这里要做h次，其实也就是所谓的多头，每一次算一个头。而且每次Q，K，V进行线性变换的参数W是不一样的。然后将h次的放缩点积attention结果进行拼接，再进行一次线性变换得到的值作为多头attention的结果。可以看到，google提出来的多头attention的不同之处在于进行了h次计算而不仅仅算一次，论文中说到这样的好处是可以允许模型在不同的表示子空间里学习到相关的信息，后面还会根据attention可视化来验证。

那么在整个模型中，是如何使用attention的呢？如下图，首先在编码器到解码器的地方使用了多头attention进行连接，K，V，Q分别是编码器的层输出（这里K=V）和解码器中都头attention的输入。其实就和主流的机器翻译模型中的attention一样，利用解码器和编码器attention来进行翻译对齐。然后在编码器和解码器中都使用了多头自注意力self-attention来学习文本的表示。Self-attention即K=V=Q，例如输入一个句子，那么里面的每个词都要和该句子中的所有词进行attention计算。目的是学习句子内部的词依赖关系，捕获句子的内部结构。

 

对于使用自注意力机制的原因，论文中提到主要从三个方面考虑（每一层的复杂度，是否可以并行，长距离依赖学习），并给出了和RNN，CNN计算复杂度的比较。可以看到，如果输入序列n小于表示维度d的话，每一层的时间复杂度self-attention是比较有优势的。当n比较大时，作者也给出了一种解决方案self-attention（restricted）即每个词不是和所有词计算attention，而是只与限制的r个词去计算attention。在并行方面，多头attention和CNN一样不依赖于前一时刻的计算，可以很好的并行，优于RNN。在长距离依赖上，由于self-attention是每个词和所有词都要计算attention，所以不管他们中间有多长距离，最大的路径长度也都只是1。可以捕获长距离依赖关系。