掩码多头注意力机制子层

掩码多头注意力机制子层是一种神经网络子层，用于处理自然语言处理（NLP）任务中的序列数据。它是由多个注意力头组成的，每个头都可以关注序列中不同的部分，从而提取出与任务相关的信息。在子层的输入中，每个单词都被表示为一个向量，这些向量被用于计算注意力分数。为了防止信息泄露，掩码多头注意力机制子层使用掩码矩阵来限制每个头的注意力范围，只能关注前面的单词。最后，所有头的输出被连接起来，形成子层的最终输出。掩码多头注意力机制子层在许多NLP任务中都表现良好，例如语言建模、机器翻译和文本分类等。