transformer里的 multi-head

transformer 中的 multi-head 是指将输入通过若干个不同的线性映射，然后分别执行 attention 操作，最后将结果进行拼接并再次映射得到输出的过程。multi-head 中的每个 head 都关注输入的不同部分信息，通过多头注意力机制，使模型可以同时关注到输入的多个方面，从而提高模型的表现力和泛化能力。

具体来说，multi-head 机制可以分为三个步骤：

1. 线性映射：将输入通过若干个不同的线性映射得到多个不同的表示。

2. Attention 操作：每个 head 都会关注输入中不同的部分信息，得到相应的注意力分数。

3. 拼接和输出：将多个结果拼接在一起，并通过一次线性映射得到最终的输出。

multi-head 机制在 transformer 中广泛应用于 encoder 和 decoder 这样的结构中，可以提高模型的表现力和泛化能力，特别是在处理长序列和复杂语义关系的任务上表现良好。

相关问题

transformer multi-head

Transformer multi-head attention 是Transformer模型中的一个重要组成部分，用于处理输入序列中的信息交互。在multi-head attention中，输入序列会经过多个线性变换，得到多个不同的query、key和value表示，每个表示都会进行自注意力计算，最后将所有结果进行拼接并经过一次线性变换，得到最终的输出。

这种方法的好处是可以让模型在不同的注意力空间中学习到不同的语义信息，从而提高模型的表现力。同时，由于每个头之间是独立计算的，因此可以并行化计算，加快模型的训练速度。

transformer中的multi-head的作用

Transformer中的multi-head self-attention模块是将输入的序列进行注意力计算时，将输入的特征向量进行分组，每组特征向量都做一次self-attention操作，最后将多个结果拼接起来，得到一个更全面的注意力表示。这样做的好处是，可以使得模型能够更好地捕捉序列中的长程依赖关系，同时也可以使得模型更加稳定，减少过拟合的风险。另外，多头注意力还可以并行计算，使得模型能够更快地训练和推理。