该文综述了Transformer中多头注意力层的理论与应用研究，涵盖表达能力、学习复杂度、泛化保证、记忆容量及稀疏矩阵逼近等理论分析，并介绍了协作式多头注意力、多分支注意力Transformer、MoA等改进结构，在语言理解、机器翻译和视觉任务上验证了性能提升。