爱因斯坦求和实现单头和多头注意力机制
注意力机制是一种灵活的深度学习技术，用于动态分配模型的“注意力”到输入的不同部分，从而聚焦于最相关的信息。这一机制最早出现在自然语言处理（NLP）领域，后来广泛应用于图像处理、语音识别、生物信息学（如蛋白质结构预测）等领域。
原理
类型
1. 自注意力机制（Self-Attention）
- 用于序列中每个元素与其他元素的关系建模。
- 每个元素生成自己的 Query、Key 和 Value，相互作用以捕获序列间的依赖关系。
2. 多头注意力机制（Multi-Head Attention）
- 将自注意力机制扩展为多个头，每个头在不同的子空间中计算注意力。
- 优势：提高模型捕捉多种特征的能力。
3. 点注意力（Dot-Product Attention）
- 使用点积计算 Query 和 Key 的相似性。
- 适合高效计算，但需要额外缩放因子防止梯度爆炸。
4. 位置注意力（Relative Attention）
- 在关注内容的同时，建模输入序列的相对位置。
单头注意力机制示例代码
import tor原文地址：https://blog.csdn.net/qq_27390023/article/details/143864769
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