bigru 多头注意力机制

bigru 多头注意力机制是一种结合了双向循环神经网络（Bidirectional Recurrent Neural Network，BiRNN）和多头注意力机制（Multi-Head Attention）的模型。它可以同时考虑输入序列的前向和后向信息，并且通过多头注意力机制来捕捉不同的语义信息。

具体来说，bigru 多头注意力机制模型由以下几个部分组成：

1. 双向循环神经网络（BiRNN）：用于对输入序列进行编码，其中前向和后向两个 RNN 分别处理输入序列，然后将它们的输出拼接在一起作为最终的编码结果。

2. 多头注意力机制（Multi-Head Attention）：用于对编码后的序列进行加权求和，以捕捉不同的语义信息。具体来说，它将编码后的序列分别映射到多个子空间中，然后在每个子空间中计算注意力权重，并将不同子空间的加权结果拼接在一起作为最终的输出。

3. 全连接层：用于将多头注意力机制的输出映射到目标空间中，例如分类或回归。

bigru 多头注意力机制模型在自然语言处理领域中得到了广泛应用，例如文本分类、情感分析、机器翻译等任务。