自注意力和多头注意力机制

自注意力（Self-Attention）和多头注意力机制（Multi-Head Attention）是深度学习中用于处理序列数据的重要组件，尤其在自然语言处理任务中被广泛应用。

自注意力是一种机制，用于计算序列中每个元素与其他元素之间的关联权重。它通过对序列中的每个元素进行注意力计算，来捕捉元素之间的依赖关系。在自注意力中，每个元素都会与其他元素进行相似度计算，得到一个权重分布，用于加权求和其他元素的表示。这种计算方式允许模型在不同位置上关注不同程度的上下文信息，从而更好地捕捉序列中的长距离依赖关系。

多头注意力机制是对自注意力的扩展，通过使用多个注意力头并行地进行计算，来增加模型的表达能力。每个注意力头都有自己的权重矩阵，可以学习不同的关注模式。在计算过程中，多个头的注意力结果会被拼接或求平均，然后传递给后续的层进行处理。多头注意力机制允许模型同时关注不同的相关性，并从不同角度对序列进行建模，提高了模型的表示能力和泛化能力。

自注意力和多头注意力机制在Transformer模型中得到了广泛应用，特别是在机器翻译、文本生成等任务中。它们能够充分捕捉序列中的上下文信息，并建模元素之间的依赖关系，从而提升模型的性能和效果。