multi-head self-attention进行特征学习，和CNN，RNN进行特征学习的区别

Multi-head self-attention 和 CNN、RNN 进行特征学习的区别在于，Multi-head self-attention 是基于语义理解的编码器，不需要卷积或循环结构，能够更好地捕捉长距离依赖关系。相比之下，CNN 能够解决局部特征的提取，但是在输入序列长度变化较大的情况下，需要不同的滤波器和池化操作；RNN 能够处理可变长度的序列，但是在较长的序列中存在梯度消失或爆炸的问题。因此，Multi-head self-attention 能够更好地应对序列中的长距离依赖关系，提高特征学习的效果。