多头注意力机制数学原理

多头注意力机制的数学原理是通过对输入进行线性变换，将其分为多个头部，然后对每个头部进行独立的计算。首先，通过将输入乘以权重矩阵进行线性变换，得到查询、键和值的向量表示。然后，对每个头部进行独立的注意力计算，计算方式类似于单头注意力机制。具体来说，对于每个头部，首先计算查询与键的点积，然后进行缩放以控制注意力的强度。接着，对缩放后的注意力分数进行softmax操作，将其转化为注意力权重。最后，将注意力权重与值进行加权求和，得到多头注意力机制的输出。这样，多头注意力机制可以同时关注不同的特征子空间，从而更好地捕捉输入的复杂信息。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [深入理解注意力机制](https://blog.csdn.net/weixin_44022810/article/details/127477454)[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: 50%"]
- *3* [详解Transformer模型及相关的数学原理](https://blog.csdn.net/qq_38664402/article/details/125430132)[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: 50%"]
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