多头注意力（Multi-Head Attention）是一种在深度学习领域，特别是自然语言处理（NLP）中广泛应用的注意力机制技术，以下是对其详细介绍：
基本原理
- 注意力机制基础：注意力机制本质上是一种对输入序列中不同位置的信息进行加权求和的方法，旨在让模型能够聚焦于输入序列中与当前任务最相关的部分。在自然语言处理中，它可以帮助模型理解文本中不同单词或短语的重要性。
- 多头并行计算：多头注意力通过并行地执行多个不同的注意力头（Attention Head）来扩展注意力机制的能力。每个注意力头都有自己的一组可学习参数，能够从不同的表示子空间中学习到输入序列的不同特征，然后将这些特征组合起来，得到更丰富、更全面的表示。
计算过程
- 输入线性变换：给定输入序列(X)，其形状为((batch_size, sequence_length, input_dim))，首先通过线性变换将其映射到不同的子空间，得到(Q)（查询）、(K)（键）、(V)（值），其计算公式为：(Q = XW_Q)，(K = XW_K)，(V = XW_V)，其中(W_Q)、(W_K)、(W_V)是可学习的权重矩阵。
- 注意力头计算：对于每个注意力头(i)，计算注意力得分(scores_{i})，公式为(scores_{i} = softmax(\frac{Q_{i}K_{i}^{T}}{\sqrt{d_{k}}}))，其中(d_{k})是(K)的维度，(Q_{i})和(K_{i})分别是第(i)个注意力头的查询和键，然后通过注意力得分对值(V_{i})进行加权求和，得到该注意力头的输出(output_{i}=scores_{i}V_{i})。
- 多头组合：将所有注意力头的输出在最后一个维度上进行拼接，得到多头注意力的最终输出(output = concat(output_{1}, output_{2},..., output_{h}))，其中(h)是注意力头的数量，最后再通过一个线性层将其映射回原始的输入维度。
优点
- 并行计算能力：多个注意力头可以并行计算，大大提高了模型的训练和推理速度，尤其在处理长序列数据时优势明显。
- 丰富的特征表示：能够从不同的角度学习输入序列的特征，捕捉到更丰富的语义信息，从而提高模型对文本的理解和生成能力。
- 自适应的注意力分配：根据输入序列的不同内容自动分配注意力权重，使模型能够聚焦于关键信息，对文本中的长距离依赖关系处理得更好。
应用
- 自然语言处理：在机器翻译、文本生成、问答系统等任务中，多头注意力机制能够帮助模型更好地理解源语言和目标语言的语义，生成更准确、自然的文本。
- 计算机视觉：在图像识别、视频理解等领域，多头注意力也被用于对图像或视频中的不同区域进行加权关注，提取更具代表性的特征。
- 语音识别：有助于对语音序列中的不同帧进行有针对性的处理，提高语音识别的准确率和鲁棒性。
与其他注意力机制的比较
- 与单头注意力的比较：单头注意力只能从一个角度学习输入序列的特征，而多头注意力通过多个头并行学习，能够捕捉到更丰富的语义信息，在性能上通常优于单头注意力。
- 与自注意力的比较：自注意力是一种特殊的注意力机制，它在计算注意力时只关注输入序列自身的信息，而多头注意力可以看作是多个自注意力的组合，通过并行的多个自注意力头进一步增强了模型的表示能力。