在MultiHeadAttention类中,如何计算多头注意力?
在MultiHeadAttention类中,多头注意力是通过将输入张量通过不同的线性变换(即不同的权重矩阵)分割成多个头(head)来计算的。每个头独立地计算缩放点积注意力,然后将各个头的输出拼接起来,并通过另一个线性变换得到最终的输出。这样做可以允许模型在不同的表示子空间上关注不同的信息。
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