多头交叉注意力机制翻译

多头交叉注意力机制在机器翻译等自然语言处理任务中常用于Transformer架构中。它的工作原理是将传统的单一注意力机制扩展成多个并行的注意力模块，每个模块关注输入的不同方面。在翻译过程中，解码器不仅关注当前词的上下文信息，还会同时参考源语言句子的每一个词汇，通过多头的方式分别提取不同的特征。这种机制有助于捕捉复杂的上下文关联，并生成更准确的翻译结果。

简而言之，它是让模型能够从多个视角（头）同时理解和整合源语言和目标语言的元素，增强了翻译的质量和流畅度。