在现代深度学习中，Transformer 模型的多头注意力机制已被广泛应用，特别是在自然语言处理领域。最近我读到一篇有趣的博客文章，详细介绍了为什么 Transformer 采用多头注意力，而不是简单的单头注意力。文章从理论推导到代码实现，对多头注意力机制进行了深入分析。下面我为大家总结其中的几个关键点。
为什么选择多头注意力？
单头注意力虽然可以捕捉输入元素之间的依赖关系，但存在局限性，只能在单个表示空间中进行计算，可能无法充分表达输入数据的多样特征。多头注意力则不然，它通过在多个子空间内独立进行注意力计算，能捕捉到输入的不同方面特征，极大地提升了模型的表达能力。
多头注意力的数学原理
在多头注意力中，输入数据会被转化为多个 Query、Key、Value 矩阵，这些矩阵各自在不同的子空间内计算注意力权重并输出结果。随后，这些结果被合并并通过线性变换，最终形成模型的输出。这种并行计算的方式不仅提高了模型的特征提取能力，还提升了模型的稳定性。
多头注意力的代码实现
在这篇博客中，作者还使用 PyTorch 展示了多头注意力的实现代码，帮助读者更好地理解其工作原理。代码涵盖了线性变换、注意力权重的计算及最终输出的生成，逻辑清晰且具有实用性。
