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。

相关问题

Multi-Head Self-Attention与Multi-Head Attention

Multi-Head Self-Attention和Multi-Head Attention都是Transformer模型中的核心模块。

Multi-Head Self-Attention是指在一个句子中每个单词使用自注意力机制（Self-Attention）来计算其上下文表示。这个过程会将每个单词的原始表示分别映射成多个子空间，并在每个子空间中计算注意力权重，最后将这些子空间的注意力权重加权求和，得到每个单词的上下文表示。这种方式可以捕获单词之间的复杂依赖关系，并且具有可解释性。

Multi-Head Attention是指在一个句子的两个不同部分之间使用注意力机制（Attention）来计算它们之间的关系。这个过程也会将每个单词的原始表示分别映射成多个子空间，并在每个子空间中计算注意力权重，最后将这些子空间的注意力权重加权求和，得到不同部分之间的关系表示。这种方式可以捕获不同部分之间的语义关系，例如句子中的主语和谓语之间的关系。

总的来说，Multi-Head Self-Attention和Multi-Head Attention都是使用多个子空间来计算注意力权重，但是Multi-Head Self-Attention是单向的，只考虑一个句子中的单词之间的关系，而Multi-Head Attention是双向的，可以考虑两个不同的部分之间的关系。

Multi-Head Self-Attention与Multi-Head Attention的中文

Multi-Head Self-Attention和Multi-Head Attention都是自注意力机制（self-attention）的变种，具体含义如下：

- Multi-Head Self-Attention（多头自注意力）：是指将输入的序列分别经过多个不同的线性变换，得到多组不同的注意力分布，然后将这些注意力分布加权求和，得到最终的自注意力表示。这种方法常用于Transformer模型中，可以增强模型的表达能力。

- Multi-Head Attention（多头注意力）：是指将输入的两个序列（通常是查询序列和键值序列）分别经过多个不同的线性变换，得到多组不同的注意力分布，然后将这些注意力分布加权求和，得到最终的注意力表示。这种方法常用于序列到序列模型中，可以实现对不同位置信息的集成和关联。

需要注意的是，Multi-Head Self-Attention和Multi-Head Attention的主要区别在于输入序列的不同，前者是一个序列，后者是两个序列。