diff --git a/人人都能看懂的Transformer/第四章——语义关系学习.md b/人人都能看懂的Transformer/第四章——语义关系学习.md
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+++ b/人人都能看懂的Transformer/第四章——语义关系学习.md
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+# 第四章——语义关系学习（多头注意力机制）
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+<img src="../assets/image-20240421212923027.png" alt="语义关系学习" style="zoom:50%;" />
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+### 前言
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+前面通过向量和位置编码后，我们已经得倒了一个数值矩阵，那么这个数值矩阵，怎么把数值矩阵用起来了。接下里就到了Transformer里最吸引人的一部分，注意力机制。
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+放大语义关系学习（注意力机制）内部
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+<img src="../assets/0*0KPEV8QidHkteKeY.png" alt="A step-by-step breakdown of self attention | by fishingalone | Medium" style="zoom:50%;" />
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+> Linear：线性层。数学表达式是 `y = wx + b`，其中 `x` 是输入向量，`W`是权重矩阵，`b` 是偏置向量，`y` 是输出向量。
+>
+> MatMul: 矩阵相乘。一种线性代数运算，用于计算两个矩阵的乘积。如果有两个矩阵 A 和 B，它们的乘积 C 通过将 A 的行与 B 的列对应元素相乘然后求和来计算。
+>
+> Scale：缩放层。缩放操作通常用于调整矩阵乘法的结果。在计算注意力分数之前，会将查询和键的矩阵乘法结果除以一个缩放因子，通常是键向量维度的平方根。这样做是为了防止在进行softmax操作之前，注意力分数过大导致梯度消失问题。
+>
+> Softmax：软最大值。oftmax用于将注意力分数（经过缩放的矩阵乘法结果）转换为概率值，这些概率值表示每个头在给定输入时应该关注的程度。
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+QKV会结果一个线形层，也就是X会变成3份，分别去乘以不同的权重W。变成QKV，经过各种层后，最终输出上面说的缩放好的点积注意力机制，也就是除开Scale、Maks、Softmax外，是包裹了两次的矩阵相乘。这也是最重要的部分，为什么是矩阵相乘呢？矩阵相乘能代表词之间的关注度高低吗？
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+### 为什么是矩阵相乘
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