神经网络Transformer架构中的多头注意力输出投影

多头注意力输出投影是多头注意力机制的最终步骤，它将多个注意力头的输出整合并映射到统一的表示空间。以下是详细解析：

1. 多头注意力的基础结构

   • 多头注意力机制首先将输入序列通过线性变换生成查询（Q）、键（K）、值（V）三组投影
   • 每个注意力头独立计算缩放点积注意力，生成头特定的上下文感知表示
   • 例如8个头模型会并行产生8个不同的输出矩阵，每个矩阵维度为序列长度×（维度/8）

2. 输出拼接过程

   • 将所有注意力头的输出在特征维度进行拼接
   • 若每个头输出维度为d_k，则拼接后维度恢复为原始输入维度d_model（d_model = 头数 × d_k）
   • 拼接操作保留了不同注意力头捕获的多样化特征模式

3. 输出投影层的核心作用

   • 通过可学习的权重矩阵W_O实现线性变换：Output = Concat(head_1,...,head_h)·W_O
   • W_O的维度为d_model×d_model，将拼接后的特征重新映射到目标维度
   • 该投影层具备两方面功能：
     • 特征融合：整合不同注意力头学到的语法/语义特征
     • 维度控制：确保输出维度与后续前馈网络输入维度匹配

4. 参数共享机制

   • 输出投影层在所有注意力块中独立参数化
   • 不同层级的投影层可学习到层次化的特征组合方式
   • 与输入投影形成对称结构，构成完整的注意力计算闭环

5. 梯度传播特性

   • 投影矩阵参与链式求导，误差梯度通过W_O反向传播至各注意力头
   • 自动学习各注意力头输出的最优加权组合
   • 在训练过程中动态调整不同注意力头的贡献权重

6. 计算复杂度分析

   • 投影操作复杂度为O(n×d_model²)，其中n为序列长度
   • 当d_model较大时（如1024），该层成为重要的计算瓶颈
   • 现代优化常采用分组线性变换或低秩分解来加速计算

7. 与后续模块的衔接

   • 投影输出直接馈入残差连接层，与输入向量进行相加
   • 通过层归一化后输入前馈网络
   • 输出维度保持与编码器/解码器隐藏层一致，确保网络流畅运行