本文介绍了Self-Attention机制的原理与实现。Self-Attention通过计算序列元素间的相关性权重，动态关注输入序列的不同部分，是Transformer架构的核心组件。文章详细阐述了其计算流程，包括生成Q/K/V向量、计算注意力分数、权重归一化和加权聚合输出。同时提供了单头注意力和多头注意力的PyTorch实现代码，其中多头注意力通过并行多个注意力头来捕获不同表示子空间的信息。Se