深度学习中的自注意力和多头注意力解析
原文英文，约1000词，阅读约需4分钟。发表于：。Introduction Self-attention and multi-head attention are fundamental concepts in modern deep learning, especially in Natural Language Processing (NLP) and Transformer-based models like BERT and...
自注意力和多头注意力是深度学习中的重要概念，尤其在NLP和Transformer模型中。自注意力帮助模型关注输入数据的相关部分，多头注意力则通过并行计算关注不同部分。这些机制广泛应用于机器翻译、文本摘要、问答系统和视觉Transformer，提升了模型处理复杂任务的能力。
