【Transformer专题】一、Attention is All You Need（Transformer）

前言

一直都想好好整理下Transformer系列论文，刚好最近找工作，自己整理了一下。

Transformer最开始的论文来自这篇链接: Attention Is All You Need。这篇论文首次将Transformer用在NLP任务中的，而在下一篇的Vision Transformer会首次将Transformer用在视觉任务当中。我主要是想看如何将Transformer用在视觉任务中的，但是在这之前还是需要学习下什么是Transformer？Transformer怎么引入自注意力机制？

本文我不会按照论文里那样，将一堆的NLP知识，我会结合一些其他的博客和视频（结尾全部引用），尽量只讲原理，把模型讲清楚。

一、整体架构

可以看到整体架构：左边Encoder + 右边Decoder，且都包含N个（自己定义）模块，Encoder负责编码，Decoder负责解码。

论文中更细节的结构：

整体的工作流程：

1. 将输入单词转为Embedding向量（每个单词转为512维度的Embedding向量）再和单词的位置信息的Embedding进行相加，得到Encoder的输入。
2. 将输入的向量信息 X 传入Encoder中，通过6个encoder block得到句子中所以单词的编码信息矩阵 C 。
3. 将Encoder输出的编码信息矩阵 C 传入Decoder模块，Decoder会根据当前翻译的位置1-i的单词，并掩盖（Mask）掉i+1后面的单词，来翻译位置i+1的单词。

二、Transfomer输入

把每个单词Embedding（512维）和位置Embedding（512维）相加起来，得到最终的Transformer的输入（512维）。

2.1、单词Embedding

单词Embedding：Word2Vec等方法将每个单词转为512维的向量；

2.2、位置Embedding

位置Embedding：因为Transformer不采用RNN的结构，而是采样全局的信息，需要并行进行计算，不是像RNN那样一个个单词依次计算，所以我们不光要知道每个单词的信息，还要知道每个单词的位置。所以Transformer还需要输入每个单词的位置信息。这里是使用Embedding来保存每个单词在序列中的相对或绝对位置。
Transformer中是使用正余弦公式来得到每个单词的位置信息（512维）的：

三、Self-Attention结构

3.1、Self-Attention QKV

Self-Attention的输入是Transformer的输入或者是上一个Encoder的输入 X ，X经过不同的线性变换得到矩阵Q（查询）、K（键值）、V（值）。得到Q、K、V之后就可以计算Self-Attention的输出值了。

1. 计算QKV：将输入X分别乘以线性矩阵$W^q$、$W^k$、$W^v$得到Q、K、V，这里X、Q、K、V每一行都表示一个单词的信息。
   

2. 计算Self-Attention输出：先计算Q和K的内积（Q乘以K的转置），得到Q$K^T$这个向量表示单词之间的attention强度，再除以$d_k$的平方根，再softmax处理得到每个单词对于其他单词的attention系数。最后再和V相乘得到最终的输出Z。
   
   补充几个问题：
   A）点乘表示一个向量在另一个向量的投影长度，可以反应两个向量的相似度，两个向量越相似，他的点乘结果越大，而且点乘计算速度非常快。
   B）除以$d_k$的平方根，一个是为了防止内积过大，输入softmax导致梯度消失；另一个是为了让输入softmax的数是方差为1的；

3.2、Multi-Head Attention

多头注意力机制：

得到QKV之后再经过多个注意力机制，得到多套注意力结果Z1-Z8，再对其进行Concat，然后传入一个线性层，得到最终的多头注意力机制的输出结果Z。

原因：将输入映射到多个空间上，可以捕获单词之间多个维度上的相关系数 attention score

四、Encoder

一个Encode：多头注意力机制 + Add & Norm + Feed Forward + Add & Norm

上面已经介绍完了多头注意力部分，下面介绍下Add & Norm 和 Feed Forward部分

4.1、Add & Norm

Add：指 X+MultiHeadAttention(X)，是一种残差连接，通常用于解决多层网络训练退化问题；
Norm：指 Layer Normalization，通常用于 RNN 结构，Layer Normalization 会将每一层神经元的输入都转成均值方差都一样的，这样可以加快收敛；

4.2、Feed Forward

Feed Forward 层比较简单，是一个两层的全连接层，第一层的激活函数为 Relu，第二层不使用激活函数，对应的公式如下：

五、Decoder

Decoder是机器翻译的内容，我们视觉的Transformer主要是取了Transformer的Encoder部分，所以下面的内容我没看的多仔细，随便看了下。

Decoder也是由6个decoder block组成，如下图：

和Encoder相比有两个不同点：

1. Multi-Head Attention 变成了 Masked Multi-Head Attention：在翻译第i个单词的时候，要遮盖Masked第i个单词之后的所有单词，防止第i个单词知道后面的代词的信息。防止训练和测试存在gap。
2. 中间多了一个交互层：Multi-Head Attention + Add & Norm
   

最后的部分是接一个Softmax 预测单词。

Reference

Transformer模型详解（图解最完整版）

Transformer从零详细解读(可能是你见过最通俗易懂的讲解)