【大厂面试AI算法题中的知识点】方向涉及：ML/DL/CV/NLP/大数据…本篇介绍为什么self-attention可以堆叠多层，这有什么作用？

【大厂面试AI算法题中的知识点】方向涉及：ML/DL/CV/NLP/大数据…本篇介绍为什么self-attention可以堆叠多层，这有什么作用？

---

---

欢迎宝子们点赞、关注、收藏！欢迎宝子们批评指正！
祝所有的硕博生都能遇到好的导师！好的审稿人！好的同门！顺利毕业！

大多数高校硕博生毕业要求需要参加学术会议，发表EI或者SCI检索的学术论文会议论文：
可访问艾思科蓝官网，浏览即将召开的学术会议列表。会议详细信息可参考：https://ais.cn/u/mmmiUz

前言

Self-attention（自注意力）是近年来深度学习中的重要技术，尤其是在处理序列数据（如文本、时间序列、图像等）时，广泛应用于 Transformer 模型和其他神经网络架构中。

自注意力机制可以帮助模型在处理序列时，聚焦于输入序列中的不同部分，从而捕捉长程依赖关系。堆叠多层 self-attention 的做法在提升模型表达能力和泛化能力方面起到了重要作用。接下来，我将详细解释为什么 self-attention 可以堆叠多层，以及这样做的作用。

1. 自注意力机制的基本工作原理

在 self-attention 中，每个输入元素（如词语、时间步等）与序列中的其他所有元素进行交互，从而捕获输入序列中各部分之间的关系。具体来说：

• 每个输入元素生成三个向量：查询向量（Query），键向量（Key），值向量（Value）。
• 通过计算查询与所有键的点积，并通过 softmax 获得权重，这些权重被用来加权求和相应的值向量，生成最终的输出。

通过这种方式，每个元素的表示可以通过其他元素的表示加权求和来动态调整，从而实现自适应的关注机制。

2. 为什么 Self-attention 可以堆叠多层？

堆叠多层 self-attention 层的原因主要有以下几点：

a. 逐层提升表达能力：

每一层 self-attention 都在计算和更新输入序列中元素之间的关系，堆叠多个层可以使模型逐渐捕捉更为复杂的依赖关系。每一层的输出可以被作为下一层的输入，通过这种层层抽象和组合，模型能够捕捉到更加复杂和丰富的模式。例如：

• 第一层可能关注局部的依赖关系，捕捉单词之间的短期依赖。
• 第二层可能在第一层的基础上捕捉到跨越更长距离的依赖，甚至可以捕获句子级别的语法和语义信息。

b. 捕捉不同层次的特征：

每一层的 self-attention 可以学习不同层次的特征。通过堆叠多层 self-attention，模型可以在每一层中聚焦不同的语义信息，这对于处理复杂的序列数据（如长文本）至关重要。例如：

• 低层可能学习到局部特征（如词汇层面的信息），
• 高层则能够抽象出更高层次的语法或语义结构。

c. 增强模型的泛化能力：

堆叠多层 self-attention 可以使模型更好地理解和处理不同类型的依赖关系，这有助于提高模型的泛化能力。例如：

• 对于长序列，堆叠多层 self-attention 可以帮助捕捉到长程依赖。
• 对于复杂的数据分布，多层堆叠提供了足够的灵活性，以学习不同类型的模式和关系。

d. 通过深层学习进行复杂变换：

每一层的 self-attention 都可以看作是一种变换，它根据输入数据调整元素之间的权重，并重新组合这些信息。通过多层堆叠，模型可以在每一层不断进行复杂的变换，使得每个元素的表示更加精细和丰富。堆叠多层可以帮助模型逐步从输入数据中提取更加抽象、具有全局视角的特征。

3. 深度堆叠带来的好处：

a. 学习更丰富的上下文信息：

每一层 self-attention 都能获得更大的上下文信息，尤其在长文本或长序列的处理上。第一层的 self-attention 可能关注局部上下文（例如一个词的前后关系），而随着层数的增加，模型能学习到更广泛的上下文（例如一个段落或文章中的信息）。

b. 提升表达能力：

堆叠多层的 self-attention 能够逐步学习到更多复杂的特征，例如长程依赖、多重语义和多种不同的交互关系。这种逐层提升的结构使得模型的表达能力大大增强。

c. 避免信息瓶颈：

通过堆叠多层 self-attention，模型可以逐步传递和更新信息，避免了在较浅层网络中信息可能被压缩或丢失的问题。每一层都可以看作是一个信息流的传递和加权过程，使得更高层次的表示能更全面地捕获输入数据的语义信息。

d. 更好的捕捉复杂模式：

当自注意力层数足够多时，模型能够捕捉到更为复杂的模式。例如，第一层可以聚焦于基本的局部关系，而高层可以捕获跨层次、跨长距离的依赖关系。通过堆叠多层，模型可以在低层和高层之间获得不同层次的抽象。

4. 例子：Transformer 中的多层 Self-attention

在 Transformer 中，每个编码器层和解码器层都包含多个 self-attention 层。**在编码器中，输入的序列通过多个 self-attention 层进行处理，每一层都通过计算不同的依赖关系来更新每个位置的表示。**由于这些 self-attention 层的堆叠，Transformer 能够有效地捕捉长程依赖关系，并且能够并行处理输入序列中的所有元素。

例如，在自然语言处理任务（如机器翻译）中，**堆叠多个 self-attention 层使得模型能够捕捉词语之间复杂的依赖关系，而不仅仅局限于相邻词语。**解码器中的多层 self-attention 也有助于更好地生成翻译结果，捕捉源语言与目标语言之间的复杂映射。

5. 总结：堆叠多层 Self-attention 的作用

• 逐层提升表达能力：多层堆叠使得模型能够学习更复杂和多样的特征，捕捉长程依赖和高阶语义信息。
• 捕捉不同层次的特征：低层捕捉局部特征，高层捕捉全局特征，从而使得模型能够全面理解输入数据。
• 增强泛化能力：多层堆叠提供了更强的抽象能力，能够适应不同的输入数据和任务，提升模型的泛化能力。
• 提高建模复杂关系的能力：通过多层变换，模型能够学习到不同类型的交互关系，从而更好地处理复杂的任务。

因此，堆叠多层 self-attention 是提高模型表达能力和处理复杂任务的有效方法。

2025年人工智能与计算智能国际学术会议（AICI 2025）

• 2025 International Conference on Artificial Intelligence and Computational Intelligence
• 大会官网：www.icaici.org
• 大会时间：2025年02月14-16日
• 大会地点：马来西亚-吉隆坡
• 审稿意见：投稿后1周内
• 收录检索：EI Compendex、Scopus