Multi-head Attention

Multi-head Attention是一种注意力机制，广泛应用于自然语言处理等领域。它是Transformer架构中的核心组件，用于在多个输入向量之间建立关联。Multi-head Attention通过并行计算多个注意力分布，从而能够更好地捕捉输入中的上下文信息。这种机制不仅可以提高模型的表达能力，还可以使其更容易训练。在实际应用中，Multi-head Attention通常用于机器翻译、文本生成等任务。