Transformer mult-head attention

### 回答1：
Transformer中的Multi-Head Attention是一种注意力机制，它通过对输入的查询、键和值进行多个线性变换，然后将结果传入Scaled Dot-Product Attention中，最终将多个Attention的结果拼接在一起，再通过线性变换得到最终的输出结果。

具体来说，Multi-Head Attention包括三个线性变换，分别是查询、键和值的变换。假设输入的查询向量、键向量和值向量分别为$Q, K, V \in R^{d_{model}}$，Multi-Head Attention的计算可以表示为：

$$
\begin{aligned}
\text{MultiHead}(Q,K,V) &= \text{Concat}(head_1, head_2, ..., head_h)W^O\\
\text{head}_i &= \text{Attention}(QW^Q_i, KW^K_i, VW^V_i)
\end{aligned}
$$

其中，$W^Q_i, W^K_i, W^V_i \in R^{d_{model} \times d_k}$是参数矩阵，$d_k$表示每个头部的维度。$\text{Attention}$表示Scaled Dot-Product Attention，它对输入的查询、键和值进行计算，得到Attention的输出。$\text{Concat}$表示将多个头部的结果拼接在一起，$W^O \in R^{hd_v \times d_{model}}$是参数矩阵，$d_v$表示拼接后的向量维度。

通过使用多个头部，Multi-Head Attention可以在不同的子空间中学习到不同的注意力权重，从而更好地捕获输入序列中的信息。它在Transformer中的应用是非常重要的，可以帮助模型更好地处理长序列数据。

### 回答2：
Transformer中的多头注意力机制（multi-head attention）是一种用于处理序列数据的关键组件。它被广泛应用于自然语言处理领域，能够有效地捕捉输入序列的全局依赖关系。

多头注意力机制由多个独立的注意力头组成，每个头都有自己的查询（Q）、键（K）和值（V）矩阵。这些矩阵通过线性变换得到，并通过点积注意力机制计算注意力权重。最终，多头注意力将每个头的注意力权重加权平均，并通过线性变换将其映射回原始表示空间。

通过使用多个头，模型可以同时学习不同的注意力表示。这使得模型能够对不同位置的输入序列部分进行多角度的关注，并捕捉到不同特征的相互作用。这种能力有助于提高模型的表现力，并有效地减少了输入序列长度对性能的影响。

在每个注意力头中，Q、K和V矩阵的计算是并行进行的，从而提高了计算效率。然后，通过对注意力权重进行加权平均，多头注意力能够融合多个头的表示，增强了模型的表达能力。

通过引入多头注意力机制，Transformer模型能够建模长距离的依赖关系，从而在许多自然语言处理任务中取得了显著的突破。同时，多头注意力机制的并行计算也使得Transformer能够适应大规模数据，提高了训练效率和模型的泛化能力。