Transformer架构原理详解：多头注意力（MultiHead Attention）

Transformer, 多头注意力, Multi-Head Attention, 机器翻译, 自然语言处理, 深度学习

1. 背景介绍

近年来，深度学习在自然语言处理（NLP）领域取得了显著进展。传统的循环神经网络（RNN）在处理长序列数据时存在效率低下和梯度消失等问题。为了解决这些问题，谷歌于2017年提出了Transformer架构，并将其应用于机器翻译任务，取得了突破性的成果。Transformer的核心创新点在于引入了自注意力机制（Self-Attention），使得模型能够更有效地捕捉序列中的长距离依赖关系。

2. 核心概念与联系

2.1 自注意力机制（Self-Attention）

自注意力机制是一种机制，它允许模型关注输入序列中不同位置的词，并根据这些词之间的关系计算每个词的权重。

2.2 多头注意力（Multi-Head Attention）

多头注意力机制是自注意力机制的扩展，它将自注意力机制应用于多个不同的子空间，并通过将这些子空间的结果进行融合，来获得更丰富的上下文信息。

2.3 Transformer 架构