注意力机制（四）（多头注意力机制）
在上一篇注意力机制（三）（不同注意力机制对比）-CSDN博客，重点讲了针对QKV来源不同制造的注意力机制的一些变体，包括交叉注意力、自注意力等。这里再对注意力机制理解中的核心要点进行归纳整理
注意力机制（一）（基本思想）
在注意力机制论文 Attention Is All You Need 中最苦恼大家的肯定是K、Q、V三个变量的含义
翻阅了CSDN、知乎大量文章后，我发现没有文章能够带大家对注意力机制建立直观的认识
大部分文章要么没有从初学者的角度出发介绍的是注意力机制上层应用，要么其作者自己也并没有真正理解注意力机制所以讲的不清不楚
所以在看完《动手学深度学习（pytorch版）》、Attention Is All You Need 论文、以及大量文章后，我开始动手写这篇专门为初学者的介绍注意力机制的文章
权
使用PyTorch实现L1, L2和Elastic Net正则化
本文介绍了机器学习中的正则化技术，包括L1、L2和Elastic Net，用于防止过拟合。L1正则化产生稀疏模型，适合特征选择；L2正则化使参数接近零但不为零，减少过拟合。Elastic Net结合L1和L2优点，适用于特征相关情况。在Python的sklearn库中，可使用Lasso、Ridge和ElasticNet类实现这些正则化。此外，文中提供PyTorch代码示例，展示了如何在多层感知机上应用L1、L2和Elastic Net正则化。