multi-head attention 是什么

Multi-head attention 是一种在深度学习中的注意力机制。它在处理序列数据时，通过对不同位置的特征进行加权，来决定该位置特征的重要性。Multi-head attention 允许模型分别对不同的部分进行注意力，从而获得更多的表示能力。这在自然语言处理中，特别是在处理长文本时，可以显著提高模型性能。