transformer多头

Transformer多头注意力机制是Transformer模型中的一个关键组件，用于捕捉输入序列中不同位置之间的依赖关系。它通过在每个注意力头中进行独立的注意力计算来提高模型的表示能力。

具体来说，Transformer多头注意力机制将输入序列拆分为多个子序列，并为每个子序列分配一个注意力头。每个注意力头独立地对子序列进行注意力计算，并生成一个子表示。然后，这些子表示会被拼接在一起，经过线性变换和归一化操作后得到最终的多头注意力输出。

多头注意力机制的使用可以提高模型对序列中不同位置的信息捕捉能力，因为每个注意力头可以专注于不同的语义特征。通过并行计算多个注意力头，Transformer模型可以更好地处理长距离依赖和建立全局关联。

需要注意的是，Transformer多头注意力机制是Transformer模型的核心组件之一，对于理解和应用Transformer模型非常重要。

相关问题

transformer 多头

回答: 在Transformer中，多头注意力（multi-head attention）是其中一个关键的模块。通过多头注意力，Transformer可以同时从不同的表示子空间中学习到不同的特征表示，以更好地捕捉输入序列中的信息。每个头都有自己的查询、键和值，通过将它们分别进行线性变换后进行计算，得到每个头的注意力权重。然后，在不同头的注意力权重之间进行加权求和，以获得最终的多头注意力表示。这样做的好处是，多头注意力可以同时关注输入序列中不同位置的信息，并且每个头可以学习到不同的关注模式，从而提高模型的表示能力和泛化能力。<em>1</em><em>2</em><em>3</em>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Transformer 之多头注意力](https://blog.csdn.net/hellozhxy/article/details/131173868)[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^v92^chatsearchT0_1"}} ] [.reference_item]
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transformer多头部分

Transformer模型的多头自注意力机制（Multi-Head Attention）是其关键组成部分之一。它允许模型在不同的表示空间上进行多个并行的自注意力计算，从而提供丰富的信息编码。

具体来说，Transformer的多头自注意力机制通过将输入进行线性变换得到查询（Q）、键（K）和值（V）的表示。然后，通过计算查询和键的点积，再经过缩放操作，可以得到注意力权重。最后，将注意力权重与值相乘并求和，得到多头注意力的输出。

这里的多头是指模型在不同的子空间上进行注意力计算，每个子空间都有自己独立的查询、键和值。通过将多个子空间的注意力计算结果串联起来，可以获得更丰富的表示能力。

在实际应用中，多头注意力机制可以提高模型的并行性，并允许模型在不同语义空间上进行并行计算。它在Transformer模型中被广泛使用，用于捕捉输入序列中的局部和全局依赖关系。