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自注意机制是深度学习中的重要概念，它让模型能够关注输入序列中的不同位置。与传统的RNN顺序处理不同，自注意机制可以直接计算序列中任意两个位置之间的关系，实现并行计算和更好的长距离依赖建模。这一机制在Transformer架构中发挥着核心作用。
自注意机制的核心是查询键值机制。Query表示当前位置要查找的信息，Key表示每个位置提供的信息，Value表示每个位置的实际内容。这三个矩阵都通过线性变换从输入序列生成：Q等于X乘以权重矩阵W_Q，K等于X乘以W_K，V等于X乘以W_V。通过这种方式，模型可以学习如何将输入信息转换为适合注意力计算的表示。
注意力分数的计算遵循特定的数学公式。首先计算查询矩阵Q和键矩阵K转置的点积，然后除以缩放因子根号d_k来防止梯度消失。接下来应用softmax函数进行归一化，确保所有权重和为1。最后将归一化的注意力权重与值矩阵V相乘，得到最终的输出。这个过程让模型能够根据相关性对不同位置的信息进行加权组合。
让我们通过一个具体例子来理解自注意力计算。以句子"我爱学习"为例，假设每个词用2维向量表示。首先将输入转换为Q和K矩阵，然后计算QK转置得到注意力分数。接着应用softmax归一化得到注意力权重，可以看到"学习"这个词获得了较高的权重。最后与V矩阵相乘得到输出向量，每个位置的输出都融合了其他位置的信息。
多头注意力机制是对单头注意力的重要扩展。它并行运行多个注意力头，每个头学习不同的表示子空间，能够捕获不同类型的关系模式。输入首先被分割到各个注意力头，每个头独立计算注意力，然后将所有头的输出拼接起来，通过线性变换得到最终结果。这种设计大大增强了模型的表达能力，同时保持了并行计算的效率。