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接上文： 【NLP】多头注意力概念（01）
将 Q、K 和 V 拆分为它们的头部后，现在可以计算 Q 和 K 的缩放点积。上面的等式表明，第一步是执行张量乘法。但是，必须先转置 K。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-577943.html
展望未来，每个张量的seq_length形状将通过其各自的张量来识别，以确保清晰度、Q_length、K_length或V_length：文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-577943.html
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MultiHeadAttention多头注意力作为Transformer的核心组件，其主要由多组自注意力组合构成。 在NLP任务中，自注意力能够根据上下文词来重新构建目标词的表示，其之所以被称之为注意力，在于从上下文词中去筛选目标词更需要关注的部分，比如\\\"他叫小明\\\"，\\\"他\\\"这个词更应该关注
在多头注意力机制中，通常输入的数据包括查询（Q）、键（K）和值（V）。这些数据的维度以及权重矩阵的维度在多头注意力机制中扮演关键角色。下面对数据及权重的维度进行解释： 输入数据（Queries, Keys, Values）: Queries (Q): 表示待查询的信息，通常对应输入序列的每个位置
Transformer其实不是完全的Self-Attention（SA，自注意力）结构，还带有Cross-Attention（CA，交叉注意力）、残差连接、LayerNorm、类似1维卷积的Position-wise Feed-Forward Networks（FFN）、MLP和Positional Encoding（位置编码）等 本文涵盖Transformer所采用的MHSA（多头自注意力）、LayerNorm、FFN、位置编
相比于single-head，multi-head就是将 q i q^i q i 分成了 h h h 份 将 q i q^i q i 分成了 h h h 份 计算过程 对于每个Head，我们可以提取出他的 b 11 b_{11} b 11 到 b m 1 b_{m1} b m 1 ，以 H e a d 1 Head_1 He a d 1 举例 将输入序列进行embedding后，变为向量 a 1 a_1 a 1 , a 2 a_2 a 2 , a 3 a_3 a 3
分类目录：《深入理解深度学习》总目录 相关文章： ·注意力机制（AttentionMechanism）：基础知识 ·注意力机制（AttentionMechanism）：注意力汇聚与Nadaraya-Watson核回归 ·注意力机制（AttentionMechanism）：注意力评分函数（AttentionScoringFunction） ·注意力机制（AttentionMechanism）：Bahda
Transformer模型由多个编码器和解码器层组成，其中包含自注意力机制、线性层和层归一化等关键构造模块。虽然无法将整个模型完美地表示为单个数学公式，但我们可以提供一些重要构造模块的数学表示。以下是使用LaTeX格式渲染的部分Transformer关键组件的数学公式： 自注意力
The Transformer——一个使用注意力来提高这些模型的训练速度的模型。Transformer 在特定任务中的表现优于谷歌神经机器翻译模型。然而，最大的好处来自于 The Transformer 如何使自己适合并行化。事实上，Google Cloud 建议使用 The Transformer 作为参考模型来使用他们的Cloud TPU产品。所
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多头自注意力机制（Multi-Head Self-Attention）是一种注意力机制的变体，用于增强模型在处理序列数据时的建模能力。它在自注意力机制的基础上引入了多个头（Attention Head），每个头都可以学习到不同的注意力权重分布，从而能够捕捉到不同的关系和特征。 多头自注意力机制可
