Multi-Head Attentionとは
Multi-Head Attentionは、ニューラルネットワーク、特に自然言語処理（NLP）の分野で用いられるTransformerモデルの中核をなす機構であり、入力情報内の複数の異なる側面や関係性を同時に、かつ独立して捉えることを可能にする注意機構の拡張版のことです。
Multi-Head Attentionの概要とTransformerにおける役割
Multi-Head Attention（マルチヘッド注意機構）は、2017年に発表されたTransformerモデルで導入された革新的な技術です。これは、従来のシーケンス・トゥ・シーケンスモデル（例：RNNやLSTM）が持っていた、長距離の依存関係を捉える能力の限界を克服するために設計されました。
Attention（注意機構）の基本的な考え方は、入力シーケンス（文など）のある要素（単語など）を処理する際、その要素と関連性の高い他の要素に重み（注意の度合い）を付けて参照することです。
Multi-Head Attentionは、この基本的な注意機構を複数（H個のヘッド）並列に実行します。各ヘッドは、入力された情報から異なる種類の関連性や異なる表現空間の情報を独立して抽出します。
主な目的は、単一の注意機構では捉えきれない、入力データの持つ多様な特徴や依存関係（例：文法的な構造、意味的な関連、文脈の異なる側面）を同時に学習し、モデルの表現能力と汎化能力を大幅に向上させることです。
Multi-Head Attentionの動作原理
Multi-Head Attentionは、以下の3つの主要な入力ベクトルを用いて計算されます。
- クエリ（Query: Q）: 現在処理している要素（単語）の情報を検索するための問い合わせベクトル。
- キー（Key: K）: 検索対象となるすべての要素（単語）の情報を含むベクトル。
- バリュー（Value: V）: 実際に参照され、重み付けされて集約される情報を含むベクトル。
1. 単一ヘッドのScaled Dot-Product Attention
各ヘッドは、まずScaled Dot-Product Attentionを実行します。これは、Q と K の内積を取り、それを dk でスケーリングし、Softmax関数を適用して注意の重みを計算し、その重みを V に適用することで出力 Z を得ます。
ここで dk は、キーベクトルの次元数であり、勾配を安定させるためのスケーリング（調整）に使用されます。
2. 並列処理と結合（Concatenation）
Multi-Head Attentionでは、このScaled Dot-Product AttentionがH個の異なるヘッドで並列に実行されます。
- 線形変換: 各ヘッドは、共有された Q,K,V 入力を、それぞれ独自の学習可能な重み行列 WiQ,WiK,WiV を使って線形変換し、より低い次元のベクトルに射影します。
- ヘッドごとの計算: 各ヘッド i は、変換された Qi,Ki,Vi を用いて注意計算を行い、それぞれの出力 Zi を得ます。
- 結合: H個のヘッドから得られたすべての出力 Z1,Z2,…,ZH を、元の次元に戻すために単純に**結合（Concatenation）**します。
3. 最終的な線形変換
結合された出力は、最後に最終的な学習可能な重み行列 WO を用いて線形変換され、Multi-Head Attention機構の最終的な出力となります。
Multi-Head Attentionの利点
1. 多様な表現の獲得
複数のヘッドを持つことで、モデルは一つの要素に対して「次にどの単語が来るか」という予測（文脈）だけでなく、「文法的な主語は何か」「指示代名詞は何を指しているか」など、異なる意味合いの依存関係を同時に、かつ独立して学習できます。これにより、ネットワーク全体の表現力が豊かになります。
2. 複数の情報源の統合
Transformerのエンコーダでは、すべてのMulti-Head Attentionが自己注意（Self-Attention）として機能し、入力シーケンス内での単語同士の関係を分析します。一方、デコーダでは、エンコーダの出力とデコーダ自身の出力を組み合わせる交差注意（Cross-Attention）も使用され、情報源の統合が行われます。
3. 計算の並列化
各ヘッドの計算は独立しているため、GPUなどの並列計算アーキテクチャ上で効率的に実行することが可能です。これは、RNNが持つ逐次的な処理のボトルネックを解消する上で決定的な優位性をもたらします。
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