图8.多头注意力（Multi-HeadAttention）原理和MHA公式
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在单一注意力机制的基础上，我们可以构建多个并行的注意力机制组合，这种组合被称为多头注意力（Multi-Head Attention，简称 MHA）。多头注意力机制显著扩展了模型的视野，使其能够从多个不同的角度同时关注输入信息，从而捕捉到更丰富的特征和关系。这种机制不仅增强了模型对序列中依赖关系的学习能力，还有效缓解了单一注意力机制可能遇到的有效分辨率降低等问题，进而显著提高了模型的整体性能和准确性。通过这种方式，多头注意力机制为模型提供了更强大的表达能力和更高效的计算效率。
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