找几篇关于多头注意力机制＋crnn

多头注意力机制（Multi-head Attention）是一种在自然语言处理领域中广泛应用的注意力机制，它结合了多个注意力头来捕捉输入序列中的不同关注点。而CRNN（Convolutional Recurrent Neural Network）是一种结合了卷积神经网络和循环神经网络的模型，常用于处理序列数据。

关于多头注意力机制和CRNN的相关论文和文章有很多，以下是几篇经典的论文和文章供您参考：

1. "Attention Is All You Need" by Vaswani等人（2017）：这篇论文提出了Transformer模型，其中包括了多头自注意力机制，该机制在机器翻译任务中取得了很好的效果。

2. "A Structured Self-attentive Sentence Embedding" by Lin等人（2017）：这篇论文介绍了一种基于自注意力机制的句子嵌入方法，通过多头注意力机制来捕捉句子中的不同语义信息。

3. "Show, Attend and Tell: Neural Image Caption Generation with Visual Attention" by Xu等人（2015）：这篇论文将注意力机制应用于图像描述生成任务，通过多头注意力机制来选择图像中不同区域的特征。

4. "An End-to-End Trainable Neural Network for Image-based Sequence Recognition and Its Application to Scene Text Recognition" by Shi等人（2016）：这篇论文介绍了CRNN模型，将卷积神经网络和循环神经网络结合起来，用于场景文本识别任务。

5. "Deep Residual Learning for Image Recognition" by He等人（2016）：这篇论文提出了ResNet模型，其中包括了残差连接的思想，可以用于构建深层的卷积神经网络，进而应用于CRNN模型中。

希望以上论文和文章能够对您了解多头注意力机制和CRNN有所帮助。