神经网络Transformer架构中的多头注意力层输入投影 神经网络Transformer架构中的多头注意力层输入投影是指在将输入序列传递给多头注意力机制之前，通过线性变换将输入向量映射到多个不同的子空间的操作。这一步骤是Transformer模型实现并行处理不同表示子空间的基础。 神经网络Transformer架构中的多头注意力层输入投影涉及将输入向量通过三个独立的线性层（即全连接层）分别投影到查询（Query）、键（Key）和值（Value）空间。每个线性层具有可学习的权重矩阵，用于将输入维度转换为注意力机制所需的维度。具体来说，对于输入序列中的每个向量，投影操作生成对应的查询、键和值向量，这些向量随后被分割成多个头，以允许模型在不同子空间中捕获信息。输入投影确保了多头注意力机制能够并行处理多样化的特征表示，从而提升模型对复杂模式的学习能力。 神经网络Transformer架构中的多头注意力层输入投影通过可学习的线性变换将输入数据映射到多个子空间，每个子空间对应一个注意力头。投影过程使用独立的权重矩阵，例如，对于查询投影，权重矩阵W_ Q将输入维度d_ model转换为d_ k维度（每个头的维度），类似地，键和值投影使用W_ K和W_ V。这些投影操作将输入序列转换为多个查询、键和值向量组，然后分割成头数h份，每个头处理不同的子空间表示。输入投影的设计允许模型高效地并行计算注意力，同时通过权重共享减少参数数量，增强泛化能力。