和多头自注意力机制有什么区别

根据提供的引用内容，可以得出以下回答：

多头注意力机制是在自注意力机制的基础上进行改进的。自注意力机制是指在编码器和解码器中，对于每个位置，都会计算该位置与其他所有位置的相似度，然后根据相似度对其他位置的信息进行加权求和，得到该位置的表示。而多头注意力机制则是将自注意力机制中的单一注意力头拆分成多个注意力头，每个头都学习到不同的注意力分布，最后将多个头的注意力结果进行拼接，得到最终的表示。这样做的好处是，每个头可以关注不同的信息，从而提高了模型的表达能力，同时也可以缓解自注意力机制中的过度集中问题。

因此，多头注意力机制和自注意力机制的区别在于，多头注意力机制将单一的注意力头拆分成多个头，每个头可以关注不同的信息，从而提高了模型的表达能力和抓取有效信息的能力。