⑤ b1 是如何计算求得的？ ⑥类⽐来看， b2 应当如何计算求得？ ⑦如何理解计算过程中出现的 q 、 k 、 v ? ⑧上图中，参数有哪些？有多少？ ⑨如何理解 b1 、 b2 、 b3 、 b4 的并⾏计算过程？⽤公式证明。 ⑩多个上述的⾃注意⼒拼在⼀起就是多头⾃注意⼒，多头⾃注意⼒具体是怎样计算的？

5. b1的计算过程如下：
- 先对Q、K进行点积操作得到一个矩阵QK^T，矩阵的大小为(N, N)，其中N为序列长度。
- 将QK^T除以一个缩放因子，缩放因子的大小为d_k的平方根。
- 对缩放后的矩阵进行softmax操作，得到一个大小为(N, N)的矩阵，每一行表示对应位置在序列中的权重。
- 最后将矩阵与V相乘得到大小为(N, d_v)的输出矩阵，即为b1。

6. b2的计算过程与b1类似，只是在计算点积矩阵时用的是decoder的Q和encoder的K，其他步骤与b1相同。

7. 在注意力机制中，Q、K、V分别代表查询向量、键向量和值向量，它们是对输入序列中的每个词进行编码的向量表示。查询向量Q和键向量K用于计算注意力权重，值向量V则表示输入序列中每个词的特征向量。具体来说，在计算注意力分布时，Q和K相乘得到的点积矩阵代表了每个查询向量与所有键向量的相似度，而V则表示对应的值向量。注意力机制的目的就是根据查询向量和键向量的相似度计算每个位置的权重，然后将每个位置的值向量加权求和得到上下文向量。

8. 上图中的参数有：
- Encoder和Decoder各自的embedding层
- Encoder的多层双向GRU层
- Decoder的多层单向GRU层
- Attention机制中的Q、K、V的变换矩阵Wq、Wk、Wv
- 多头注意力机制中的变换矩阵Wi、Wo，以及合并多头注意力结果的矩阵Wc
共计10个参数。

9. b1、b2、b3、b4的并行计算过程可以用矩阵运算表示如下：
- B1 = softmax(QK^T / sqrt(d_k))V
- B2 = softmax(QK_e^T / sqrt(d_k))V_e
- B3 = softmax(Q_eK^T / sqrt(d_k))V
- B4 = softmax(Q_eK_e^T / sqrt(d_k))V_e
其中，Q、K、V分别为Decoder中的查询向量、Encoder中的键向量和值向量，Q_e、K_e、V_e则分别为Decoder中的查询向量、Decoder中的键向量和值向量。

10. 多头自注意力机制是一种并行计算多个自注意力机制的方法，它可以提高模型的表现力和泛化能力。具体来说，多头自注意力机制将输入的Q、K、V分别映射到多个低维空间中，然后在每个低维空间中计算一组注意力权重，最后将多个注意力结果拼接起来作为输出。多头注意力机制中的计算过程可以表示为以下公式：
- MultiHead(Q, K, V) = Concat(head_1, head_2, ..., head_h)Wc
- head_i = Attention(QWi^Q, KWi^K, VWi^V)
其中，Wi^Q、Wi^K、Wi^V是分别用于将输入的Q、K、V映射到第i个低维空间的变换矩阵，h是头的数量，Concat表示将多个头的输出拼接起来，Wc是拼接后的向量再次进行变换的矩阵。在每个头中，都会计算一个自注意力分布，然后将不同头的注意力结果拼接起来，最终得到一个更加丰富的表示。