Hieronder volgt een instructie die een taak beschrijft, gekoppeld aan een input die verdere context biedt. Schrijf een antwoord dat het verzoek op de juiste manier afvult.

### Instructie:
In Transformer machine learning modellen: Hoe is multi-head aandacht verschillend van normale aandacht? Eerst beschrijven de intuïtie en dan het wiskundige perspectief.

###

### Antwoord:
In Transformer machine learning modellen: Hoe is multi-head aandacht verschillend van normale aandacht? Eerst beschrijven de intuïtie en dan het wiskundige perspectief.
In Transformer machine learning modellen, aandacht is een mechanisme dat wordt gebruikt om het belang van verschillende input elementen af te wegen bij het verwerken van sequenties. In standaard aandacht, een enkele set van geleerde gewichten wordt gebruikt om een gewogen som van de input elementen te berekenen, waar de gewichten worden bepaald door de overeenkomst tussen het input element en een query vector. Multi-head aandacht breidt het standaard aandachtsmechanisme uit door het uitvoeren van meerdere parallelle aandachtsoperaties, of "heads." Elk hoofd leert een aparte reeks gewichten en neemt deel aan een verschillende representatie van de input sequentie. De outputs van elk hoofd worden vervolgens samengevoegd en getransformeerd om de uiteindelijke output te produceren. Vanuit een wiskundig perspectief, in multi-head aandacht, de zoekopdracht, sleutel en waarde vectoren zijn elk verdeeld in meerdere kleinere vectoren, of "heads," die vervolgens in parallel worden verwerkt. De output van elk hoofd wordt berekend met behulp van een schaal-product aandachtsmechanisme, waarbij de gewichten worden bepaald door de gelijkenis tussen de vraag en de belangrijkste vectoren voor dat hoofd.
Hieronder volgt een instructie die een taak beschrijft, gekoppeld aan een input die verdere context biedt. Schrijf een antwoord dat het verzoek op de juiste manier afvult.

### Instructie:
In Transformer machine learning modellen: Hoe is multi-head aandacht verschillend van normale aandacht? Eerst beschrijven de intuïtie en dan het wiskundige perspectief.

###

### Antwoord:
In Transformer machine learning modellen, aandacht is een mechanisme dat wordt gebruikt om het belang van verschillende input elementen af te wegen bij het verwerken van sequenties. In standaard aandacht, een enkele set van geleerde gewichten wordt gebruikt om een gewogen som van de input elementen te berekenen, waar de gewichten worden bepaald door de overeenkomst tussen het input element en een query vector. Multi-head aandacht breidt het standaard aandachtsmechanisme uit door het uitvoeren van meerdere parallelle aandachtsoperaties, of "heads." Elk hoofd leert een aparte reeks gewichten en neemt deel aan een verschillende representatie van de input sequentie. De outputs van elk hoofd worden vervolgens samengevoegd en getransformeerd om de uiteindelijke output te produceren. Vanuit een wiskundig perspectief, in multi-head aandacht, de zoekopdracht, sleutel en waarde vectoren zijn elk verdeeld in meerdere kleinere vectoren, of "heads," die vervolgens in parallel worden verwerkt. De output van elk hoofd wordt berekend met behulp van een schaal-product aandachtsmechanisme, waarbij de gewichten worden bepaald door de gelijkenis tussen de vraag en de belangrijkste vectoren voor dat hoofd.