多头自注意力层

Transformer模型是一种强大的序列处理神经网络模型，其最大的特点是自注意力（Self-Attention）机制。自注意力机制使得模型在处理一个元素（例如一个词）时，可以考虑到所有其他元素的信息。

多头自注意力层，也被称为Scaled Dot-Product Attention，它是通过计算输入序列中每个元素与其他所有元素的关系，来得到这个元素的新表征。这个新表征融合了整个输入序列的信息，使得模型在处理当前元素时，能考虑到全局信息。

在自注意力机制中，有三种主要的向量：

• Query Vector：查询向量
• Key Vector：键向量
• Value Vector：值向量

每一个词都会有这三种向量，它们是通过对词的嵌入向量进行不同的线性变换得到的。

对于序列中的每个元素，计算它的Query向量与所有元素的Key向量的相似度，然后通过softmax函数将这些相似度转化为权重。

根据上一步得到的权重，对序列中所有元素的Value向量进行加权求和，得到当前元素的新表征。

多头自注意力机制（Multi-Head Attention）

尽管自注意力机制已经能有效地捕获全局信息，但是一个单一的注意力头可能无法充分地表达输入元素的所有特征。例如，在处理自然语言时，可能需要同时考虑语法结构、语义信息、词性等多个方面的特征。因此，Transformer模型中引入了多头自注意力机制。

多头自注意力机制是在自注意力机制的基础上，增加了多个并行的注意力头，每个头都使用不同的参数进行操作。这样，每个头可以捕获输入元素的不同特征，然后将这些特征融合，得到一个更丰富的表征。

在具体实现中，首先将输入序列分割为多个子序列，每个头对应一个子序列。然后，每个头分别进行自注意力计算，得到一个子表征。最后，将所有头的子表征拼接起来，通过一个线性变换，得到最终的表征。