多头注意力（Multi-Head Attention，MHA）是一种在深度学习中广泛使用的注意力机制扩展形式，最初被引入到Transformer模型中，并成为其核心组成部分。其核心思想是通过并行地运行多个独立的注意力机制来获取输入序列的不同子空间的注意力分布，从而更全面地捕获序列中潜在的多种语义关联。
具体来说，多头注意力机制将输入的查询（Query）、键（Key）和值（Value）分别通过不同的线性变换映射到多个不同的表示子空间中，每个子空间对应一个“头”（head）。每个头独立计算注意力得分，并将这些得分拼接起来，最后通过一个线性变换得到最终输出。这种机制允许模型在不同的表示子空间中并行地学习信息，从而捕捉到多种不同的、互补的信息。
多头注意力机制的一个关键优势在于它能够同时关注输入序列中不同位置的信息，通过并行计算多个注意力头，捕捉输入标记之间不同的相关性关系，提高了模型对复杂数据的处理能力。此外，多头注意力机制还能够编码远距离的依赖关系，并通过集成不同子空间的信息加强对目标的特征表示。
多头注意力机制通过并行处理多个不同的注意力模式，显著提升了模型的表达能力和效率，使其在自然语言处理、计算机视觉等多个领域得到了广泛应用。
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