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定义与原理

单头注意力机制是Transformer模型中的核心组件之一，它通过模拟人类注意力选择的过程，在复杂的输入序列中识别和聚焦关键信息。这种方法不仅提高了模型的性能，还增强了其解释性，使我们能够洞察模型决策的原因。

单头注意力机制的工作流程主要包括以下几个步骤：

1. 生成查询、键和值向量 ：接收输入序列，通过三个不同的线性变换（或全连接层）生成Q、K、V向量。

2. 计算注意力分数 ：计算查询向量与所有键向量之间的点积，得到注意力分数矩阵。

3. 缩放注意力分数 ：为防止点积结果过大，通常将分数除以键向量维度的平方根。

4. 归一化注意力分数 ：应用softmax函数对注意力分数矩阵进行归一化，得到注意力权重矩阵。

5. 加权求和 ：使用归一化后的注意力权重对值向量进行加权求和，得到最终输出。

值得注意的是，单头注意力机制的一个重要特点是其 计算效率 。相比多头注意力，它只需要进行一次注意力计算，减少了计算复杂度。然而ÿ