多头自注意力机制与自注意力机制的区别

多头自注意力机制和自注意力机制都是用于处理序列数据的机制，但是它们的实现方式略有不同。

自注意力机制是指在一个序列中，每个元素都可以与其他元素进行交互，以获得它们的特征表示。在自注意力机制中，每个元素都通过计算与序列中其他元素的相似度得到一个权重，然后将这些权重作为加权系数对其他元素的特征表示进行加权求和，从而得到该元素的最终特征表示。

多头自注意力机制是对自注意力机制的扩展，它在计算相似度时使用多个头（即多个独立的注意力机制），从而可以捕捉不同方面的相关性。具体来说，多头自注意力机制将输入序列拆分成多个子序列，然后对每个子序列分别进行自注意力计算，最后将这些计算结果合并起来得到最终的特征表示。

因此，多头自注意力机制相比于自注意力机制具有更强的表达能力和更好的泛化性能，但也需要更多的计算资源。