Transformer的理解

1、seq2seq

seq2seq有两个RNN组成，一个是encoder，一个是decoder，举一个翻译的例子：
“我是女孩”，翻译“I am a girl”
输入序列：
x = (x0,x1,x2,x3) ,x0=我,x1=是,x2=女,x3=孩
目标序列：
t = (t0,t1,t2,t3)=(I am a girl)
通过encoder，把x=(x0,x1,x2,x3)映射为一个隐层状态h，再经由decoder将h映射为y=(y0,y1,y2,y3)(这里y向量长度可以发生变化，即与输入长度可以不同)，最后将y与t做loss（交叉熵），训练网络

2、Transformer

Transformer时一个升级版的seq2seq，也是由一个encoder和一个decoder组成的，encoder对输入序列进行编码，即x变成h，decoder对h进行解码，得到y，但encoder和decoder都不用RNN，而是换成了多个attention

                                                        

                          

对上面的结构进行分开来看：
（1）左边的结构是encoder、右边是decoder
（2）encode、decoder的底部都是embedding，而embedding又分为又分为两部分：input embedding和position embedding，Transformer抛弃了RNN，而RNN最大的优点就是在时间序列上对数据的抽象，所以文章中作者提出两种Positional Encoding的方法，将encoding后的数据与embedding数据求和，加入了相对位置信息。
（3）encode、decoder的中部分是两个block，分别输入一个序列、输出一个序列，这两个block分别重复N次，encoder的每个block里有两个子网，分别是multihead attention和feedforward network(ffn)；decoder的block里有三个子网，分别是multihead attetion和一个ffn。这些子网后面都跟了一个add&norm，即像resnet一样加一个
（4）decoder最后还有一个linear和softmax

2.1 Encoder

encoder由6层相同的层组成，每一层由两部分组成：multi-head self-attetion和position-wise feed-forward network(是一个全连接层)，两个部分都有一个残差连接(residual connection)，然后接着一个layer normalization

2.2 Decoder

decoder也是由6个相同的层组成，每一个层包括三个部分：multi-head self-attention mechanism、multi-head context-attention mechanism、position-wise feed-forward network
和 encoder 一样，上面三个部分的每一个部分，都有一个残差连接，后接一个 Layer Normalization。
decoder 和 encoder 不同的地方在 multi-head context-attention mechanism

2.3 Attention

attention可以简单理解成encoder层的输出经过加权平均后再输入到decoder层中，它主要应用在seq2seq模型中，这个加权可以用矩阵来表示，也叫attention矩阵，它表示对于某个时刻的输出y，它扎起输入y上各个部分的注意力，这个注意力就是刚才所说的加权
Attention 又分为很多种，其中两种比较典型的有加性 Attention 和乘性 Attention。加性 Attention 对于输入的隐状态 h_t 和输出的隐状态 s_t 直接做 concat 操作，得到 [s_t; h_t] ，乘性 Attention 则是对输入和输出做 dot 操作

3、Transoformer评价

（1）并行计算，提高训练速度
Transoformer用attention代替了原本的RNN，而RNN在训练的时候，当前的step的计算要依赖于上一个step的hidden state的，也就是说这是一个sequential procedure，即每次计算都要等之前的计算完成才能展开，而Transoformer不用RNN，所有的计算都可以并行计算，从而提高训练的速度
（2）建立直接的长距离依赖
在Transoformer中，由于self attentionn的存在，任意两个word之间都有直接的交互，从而建立了直接的依赖，无论二者距离多远