Multi-Head Attention

term_id: multi_head_attention

Category: basic_concepts

Definition

Multi-Head Attention utvider den vanlige oppmerksomhetsmekanismen ved å kjøre den flere ganger parallelt med ulike lærte lineære projeksjoner. Dette gjør det mulig for modellen å samtidig fokusere på informasjon fra forskjellige posisjoner i inputsekvensen.

Summary

En mekanisme i transformer-modeller som lar modellen fokusere på informasjon fra ulike representasjonsundersrom samtidig.

Key Concepts

  • Selvoppmerksomhet
  • Lineære projeksjoner
  • Konkatenering

Use Cases

  • Naturlig språkbehandling (NLP)
  • Maskinomsetning
  • Bildklassifisering med Vision Transformers

Code Example

import torch.nn as nn

class MultiHeadAttention(nn.Module):
    def __init__(self, d_model, num_heads):
        super().__init__()
        self.num_heads = num_heads
        self.d_k = d_model // num_heads
        self.W_q = nn.Linear(d_model, d_model)
        self.W_k = nn.Linear(d_model, d_model)
        self.W_v = nn.Linear(d_model, d_model)
        self.W_o = nn.Linear(d_model, d_model)

    def forward(self, x):
        # Simplified forward pass logic
        pass

Relaterte