多头自注意力机制打分

多头自注意力机制是指将输入序列分别映射到多个不同的查询、键和值空间中，然后在每个空间中计算注意力分数，最后将多个空间中的注意力得分合并起来，从而增强了模型对输入序列的表征能力。

在多头自注意力机制中，首先通过线性变换将输入序列映射到多个不同的空间中，这里的空间可以理解为是一个特征空间，每个空间的维度是不同的，这样可以让模型关注不同的特征子集。对于每个空间中的输入序列，都会分别计算出它们之间的注意力得分，这些得分可以看作是每个空间中特定特征与其他特征之间的关联程度，然后根据得分对输入序列进行加权求和，最终得到每个空间的注意力向量。最后将所有空间的注意力向量合并起来，得到最终的表示向量。

多头自注意力机制通过引入多个独立的注意力头，有效地捕捉了输入序列中不同方面的信息，并且允许模型学习到不同粒度级别的表示。在自然语言处理领域，多头自注意力机制已经成为了许多重要模型（如Transformer）的核心组件。

相关问题

自注意力机制和注意力机制的区别

自注意力机制和注意力机制有以下几个区别：

1. 原理：自注意力机制是一种特殊的注意力机制，它将输入序列中的每个元素与其他元素进行交互，以计算每个元素的权重。而普通的注意力机制是将输入序列中的每个元素与一个特定的查询向量进行交互，以计算每个元素的权重。

2. 输入：自注意力机制的输入包括查询、键和值，它们都是从输入序列中提取的特征。而普通的注意力机制只有一个查询向量作为输入。

3. 评分函数：自注意力机制使用的评分函数可以是多种形式，例如点积、加性或多层感知机。而普通的注意力机制通常使用点积或加性评分函数。

4. 多头注意力：自注意力机制可以通过使用多个注意力头来增强其表达能力。每个注意力头都有自己的查询、键和值，最后将它们的输出进行拼接。而普通的注意力机制通常只有一个注意力头。

5. 应用领域：自注意力机制在自然语言处理任务中得到广泛应用，例如机器翻译、文本摘要和语言模型等。而普通的注意力机制在计算机视觉任务中也有应用，例如图像分类和目标检测等。