什么是多头注意力机制

多头注意力机制是一种用于处理序列数据的注意力机制，它允许模型在同一个注意力机制的基础上学习到不同的行为。在多头注意力机制中，给定相同的查询、键和值的集合，模型可以学习到多个注意力头，每个头都有自己的线性投影变换，并独立进行注意力池化。最后，将多个注意力头的输出拼接在一起，并通过另一个线性投影进行变换，得到最终的输出。多头注意力机制可以帮助模型捕捉序列中不同范围的依赖关系，提高模型的表达能力。