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在AI领域，Transformer模型及其核心组件——多头注意力机制（MHA）——已经成为一种强大的工具，本文将使用Python的NumPy库来实现这一机制。
什么是多头注意力机制？
MHA是Transformer架构中的关键组成部分，它允许模型在多个位置并行地捕捉输入序列的不同方面。与传统的注意力机制相比，MHA通过将输入数据分割成多个头，每个头学习不同的表示，从而增强了模型的表达能力。
MHA的关键优势
- 表示多样性：每个头可以学习输入的不同特征，增加了模型的表示能力。
- 并行处理：多头可以同时工作，提高了模型的计算效率。
- 灵活性和适应性：头的数量和大小可以根据不同的任务进行调整。
MHA的简化实现
- 定义Softmax函数 首先，我们需要一个Softmax函数来计算注意力权重：
- 实现缩放点积注意力
接着，我们实现计算缩放点积注意力的函数：
- 多头注意力的整合
最后，我们将实现多头注意力机制，包括分割、并行处理和合并头：
- 示例代码
假设我们有一些查询、键和值的示例数据，并希望应用多头注意力机制：