multi-head attention

多头注意力（Multi-Head Attention）是深度学习中用于处理序列数据的一种有效机制，特别是在自然语言处理任务中。它通过将输入序列分解为多个子空间，并在每个子空间上独立地进行自注意力计算，然后将这些子空间的注意力输出进行拼接和线性变换，从而捕捉到输入序列中的长距离依赖关系。多头注意力的核心思想是利用多个“头”并行地关注输入序列的不同方面，从而提高模型的表示能力。这种方法在许多先进的神经网络架构中得到了广泛应用，如Transformer、BERT等。