简单介绍一下多头自注意力机制

多头自注意力机制（Multi-Head Self-Attention Mechanism）是一种用于处理序列数据的神经网络模型中的关键组件。它在Transformer等模型中得到了广泛的应用。

在传统的自注意力机制中，通过计算输入序列中不同位置的向量之间的相似度来构建一个权重矩阵，然后根据这个权重矩阵对所有向量进行加权平均。但是，由于任何一种注意力机制都可能有局限性，因此多头注意力机制被引入以提高模型的表现。

多头自注意力机制会将输入向量分别投影到多个子空间中，然后在每个子空间中执行独立的自注意力机制。最终，这些子空间中的自注意力机制所产生的输出被拼接在一起并通过一个线性变换来获得最终的输出。

通过在不同的子空间中执行自注意力机制，多头注意力机制可以捕捉到不同的关注点，从而提高了模型的表现。同时，多头注意力机制也使得模型具有更强的表现力和更好的泛化能力。