神经网络Transformer架构中的多头注意力输出投影
**神经网络Transformer架构中的多头注意力输出投影**
神经网络Transformer架构中的多头注意力输出投影是多头注意力机制中的关键步骤,它将多个注意力头的输出整合并转换回统一的表示空间。以下是循序渐进的详细讲解:
1. **多头注意力的基本结构回顾**:在Transformer中,多头注意力机制首先将输入序列通过线性变换分解为多个“头”,每个头独立计算注意力权重并生成输出。例如,对于一个8头的注意力层,输入会被分成8个子空间,每个头计算自己的查询(Query)、键(Key)和
2025-11-27 07:18:23
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