transformer 多头

回答: 在Transformer中，多头注意力（multi-head attention）是其中一个关键的模块。通过多头注意力，Transformer可以同时从不同的表示子空间中学习到不同的特征表示，以更好地捕捉输入序列中的信息。每个头都有自己的查询、键和值，通过将它们分别进行线性变换后进行计算，得到每个头的注意力权重。然后，在不同头的注意力权重之间进行加权求和，以获得最终的多头注意力表示。这样做的好处是，多头注意力可以同时关注输入序列中不同位置的信息，并且每个头可以学习到不同的关注模式，从而提高模型的表示能力和泛化能力。<em>1</em><em>2</em><em>3</em>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Transformer 之多头注意力](https://blog.csdn.net/hellozhxy/article/details/131173868)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}} ] [.reference_item]
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