transformer 多头的意义

回答: Transformer模型中的多头(Self-Attention)的意义是通过同时学习多个不同的注意力权重来捕捉不同的语义信息。每个注意力头都可以关注输入序列中不同位置的不同特征，这样可以提高模型的表达能力和学习能力。每个头都可以学习到不同的关系和依赖，从而更好地捕捉输入序列中的重要信息。多头注意力允许模型在不同的子空间中学习不同的语义表示，从而更好地对复杂的输入进行建模和理解。通过并行计算多个头，Transformer模型在保持准确性的前提下，提高了计算效率和并行化能力。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [翻译: 详细图解Transformer多头自注意力机制 Attention Is All You Need](https://blog.csdn.net/zgpeace/article/details/126635650)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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