介绍一下多头注意力机制

多头注意力机制是一种神经网络模型中的注意力机制，用于在输入数据中选择和加权不同部分的信息以提高模型的精度和鲁棒性。它通过将输入数据分成多个头部分，并针对每个头部分分别计算注意力权重，从而在不同的注意力视角下对输入数据进行刻画。这种方法的优势在于可以捕捉到不同层次和角度的输入信息，提高模型的泛化能力和解释性。多头注意力机制已被广泛用于自然语言处理、计算机视觉和语音识别等领域，取得了很好的效果。