吴恩达多头注意力机制

吴恩达在他的研究中提出了一种称为多头注意力机制（Multi-Head Attention）的方法。多头注意力机制是一种改进的自注意力机制，用于在自然语言处理和机器翻译等任务中提取输入序列中的相关信息。

在传统的自注意力机制中，只有一个注意力头来计算注意力权重。而多头注意力机制引入了多个注意力头，通过并行计算多个不同的注意力权重，从而能够更好地捕获序列中的不同语义信息。

具体来说，多头注意力机制包括三个主要步骤：
1. 线性映射：将输入序列通过不同的线性映射转换为不同的查询、键和值向量。
2. 注意力计算：对每个头，通过计算查询和键的相似度得到注意力权重，并将权重与值向量相乘得到每个头的注意力表示。
3. 多头拼接：将多个头的注意力表示拼接在一起，并经过线性变换得到最终的输出。

多头注意力机制的优势在于能够同时关注输入序列中不同位置和语义信息，从而提高了模型的表达能力和表示效果。这种机制被广泛应用于各种自然语言处理任务中，如语言建模、机器翻译和文本生成等。