self-attention和muti-head attention的关系具体介绍

Self-attention和multi-head attention都是transformer中常用的注意力机制。它们的关系是multi-head attention是由多个self-attention组成的。

Self-attention是一种机制，它可以将输入序列中的每个元素与序列中的其他元素进行比较，并计算出每个元素在输入序列中的重要性权重。这些权重可以用于编码器和解码器中的不同任务，如机器翻译和文本生成。

Multi-head attention是指在一个模型中使用多个self-attention机制。具体来说，模型将输入序列分成多个头，每个头都有自己的查询、键和值。然后，每个头都会计算自己的注意力权重，这些权重再被拼接在一起，经过线性变换后输出。

通过使用multi-head attention，模型可以同时关注不同的部分，从而提高模型的表现力和效果。