transformer中的多头注意力机制是基于何归纳假设？

Transformer中的多头注意力机制是基于以下归纳假设：

假设：不同的注意力子空间可以学到不同的语义信息。

在传统的注意力机制中，每个位置的注意力权重都是由整个输入序列计算得到的，因此每个位置的注意力权重都包含了整个序列的语义信息。但是这样的注意力机制可能会忽略不同位置的语义信息的差异性，而多头注意力机制可以解决这个问题。

多头注意力机制可以将输入序列进行多个不同子空间的划分，每个子空间可以学习到不同的语义信息。具体而言，多头注意力机制将输入向量分为若干个头，每个头都有一个独立的注意力权重矩阵，这样可以使得每个头学习到不同的语义信息。最终将每个头的注意力权重与其对应的子空间计算加权平均，得到最终的注意力表示。

因此，多头注意力机制的基本假设是：不同的注意力子空间可以学到不同的语义信息，通过多头注意力机制，可以更好地刻画不同位置之间的语义关系，提高模型的表达能力。

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神经网络的归纳偏置假设为何比transformer的多头自注意力机制要弱

神经网络的归纳偏置假设是指，模型在训练时会偏向于学习从训练数据中归纳得出的一般模式，而不是完全按照训练数据的具体情况进行学习。这种偏置假设是神经网络模型的基础之一，它使得神经网络具有更好的泛化能力，可以在新的数据上表现出良好的性能。

相比之下，Transformer的多头自注意力机制假设更加具体和局限。它假设不同的注意力子空间可以学到不同的语义信息，这样可以更好地刻画不同位置之间的语义关系，提高模型的表达能力。但是这个假设并不总是成立，因为在某些情况下，不同位置之间的语义信息可能是相似的或者重叠的，这样就会导致多头注意力机制的效果不佳。

因此，神经网络的归纳偏置假设更加通用和基础，而Transformer的多头自注意力机制更加具体和特殊。虽然两者都是深度学习中的重要假设，但是其适用范围和表达能力略有不同。