[笔记.AI]多头自注意力机制（Multi-Head Attention）

        多头自注意力是深度学习领域，特别是自然语言处理（NLP）和Transformer模型中的关键概念。其发展源于对序列数据中复杂依赖关系的建模需求，特别是在Transformer架构的背景下。

举例

比喻-读长篇文章

        用一个简单的比喻来理解“多头注意力机制”——想象你在读长篇文章，为了全面理解，你可能先浏览主旨，再仔细阅读细节，还可能找特定关键词或主题，通过用不同的方式来理解整篇文章。 

• 第一次，你可能会快速浏览全文，抓住主要观点（这就像一个“头”关注全局）。
• 第二次，你可能会仔细阅读某些段落，理解细节（这就像另一个“头”关注局部）。
• 第三次，你可能会寻找特定的关键词或主题，分析它们之间的关系（这就像第三个“头”关注特定模式）。

        每个“头”都在关注文本的不同方面——语法、语义、上下文等。通过结合这些不同的视角，你最终能对文章有更全面的理解。

案例-机器翻译任务

        假设我们需要翻译英文句子 "I love artificial intelligence" 。传统模型可能只关注单一的上下文关系，而多头自注意力机制可以同时捕捉到 "I" 和 "love" 的主谓关系，以及 "artificial" 和 "intelligence" 的修饰关系。

步骤解析：

输入嵌入：将英文句子中的每个单词映射为向量。
多头自注意力：通过多个头分别捕捉不同的语义关系，例如：
        头 1 关注 "I" 和 "love" 的关系。
        头 2 关注 "artificial" 和 "intelligence" 的关系。
输出生成：通过注意力机制加权后，生成句子的翻译结果。

（下面借助 Grok 3 协助生成） 

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背景与定义

        多头自注意力最初由Vaswani等人在2017年的论文“Attention Is All You Need”中提出，标志着Transformer模型的诞生。该机制扩展了自注意力，允许模型通过多个并行“头”同时关注输入序列的不同部分。每个头可以学习捕获不同类型的依赖关系，例如短距离的语法结构或长距离的语义关联。

        根据Multi-Head Attention Explained的内容，多头注意力模块运行注意力机制多次，输出被连接并线性变换。直观上，多个头允许模型以不同方式关注序列部分，例如长距离依赖与短距离依赖。

自注意力的基础

        为了理解多头自注意力，我们首先需要掌握自注意