多头注意力:提高Transformer表现力

1. 背景介绍

1.1. Transformer 架构概述

Transformer 架构是近年来自然语言处理领域的一项重大突破，它完全基于注意力机制，抛弃了传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）结构，在机器翻译、文本摘要、问答系统等任务中取得了显著的成果。Transformer 的核心思想是利用自注意力机制来捕捉句子中不同词之间的依赖关系，并通过多层堆叠来学习深层次的语义表示。

1.2. 注意力机制的局限性

传统的注意力机制在计算注意力权重时，只考虑了查询向量和键向量之间的点积相似度，这在某些情况下可能无法捕捉到句子中更复杂的语义关系。例如，一个词可能与多个词语义相关，或者一个词语义的多方面性需要不同的注意力权重来表示。

1.3. 多头注意力的引入

为了解决传统注意力机制的局限性，研究者提出了多头注意力机制。多头注意力机制通过将注意力机制进行多次计算，并使用不同的线性变换来投影查询、键和值向量，从而捕捉到句子中更丰富的语义关系。

2. 核心概念与联系

2.1. 自注意力机制

自注意力机制是 Transformer 的核心组成部分，它允许模型在编码或解码过程中关注句子中所有位置的词，并学习它们之间的依赖关系。自注意力机制的计算过程如下：

1. 计算查询、键和值向量： 将输入序列中的每个词通过线性变换分别得到查询向量 $Q$、键向量 $