Multi-Head Attention

Multi-Head Attention是由多个Self-Attention组成的模块，它可以同时关注不同的位置和表示子空间，从而提高模型的表现力。在Multi-Head Attention中，输入首先被分成多个头，每个头都进行Self-Attention计算，然后将它们的输出连接起来并通过一个线性变换得到最终的输出。这样做的好处是，每个头可以关注不同的信息，从而提高模型的泛化能力和鲁棒性。同时，Multi-Head Attention还可以通过调整头的数量和维度来平衡计算量和模型表现力。

相关问题

Multi-head attention

Multi-head attention是一种注意力机制，它在Transformer模型中被引入。它可以看作是多个self-attention的组合，类似于CNN中的多核。不同于循环计算每个头，multi-head attention使用矩阵乘法来实现。它的计算流程可以通过转置和重塑来完成。使用多头注意力机制可以使模型同时关注来自不同表示子空间和不同位置的信息，从而提高模型的表达能力。理解self-attention的本质实际上就是了解multi-head attention结构。\[1\]\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [自注意力(Self-Attention)与Multi-Head Attention机制详解](https://blog.csdn.net/weixin_60737527/article/details/127141542)[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^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [Multi-Head Attention的讲解](https://blog.csdn.net/qq_41980734/article/details/120842437)[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^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [详解Transformer中Self-Attention以及Multi-Head Attention](https://blog.csdn.net/qq_37541097/article/details/117691873)[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^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

multi-head attention

多头注意力是一种在自然语言处理模型中使用的注意力机制，它能够让模型同时考虑来自不同位置的信息。通过使用多个不同的"头"（heads）来进行注意力计算，模型能够从多个不同的角度来理解文本。这有助于提高模型的准确性和效率。