算法面试之transformer的Attention和多头自注意力机制
1.Attention
1.1 CNN
CNN的卷积操作可以提取重要特征，我觉得这也算是Attention的思想，但是CNN的卷积感受视野是局部的，需要通过叠加多层卷积区去扩大视野，然而实际情况是CNN做NLP问题就是做不深，做到2到3层卷积层就做不上去了；
另外，Max Pooling直接提取数值最大的特征，也像是hard attention的思想，直接选中某个特征。Max Pooling的操作逻辑是：从一个卷积核获得的特征向量里只选中并保留最强的那一个特征，所以到了Pooling层，位置信息就被扔掉了。
1.2 RNN
基于RNN的Attention-based Model来解决seq2seq的问题的弊端是：无论是encoder还是decoder，每一时刻都必须等上一个时刻计算完来之后才能进行，因此无法采用并行计算。
1.3 self-attention
提出来一个self-attention layer，可以取代RNN，还可以并行计算。
可以发现词与词之间的权重关系。
我们可以把a_1,a_2,a_3,a_4想象成四个要去攻打敌人的英雄
把v_1,v_2,v_3,v_4看成每个英雄各自拥有的技能
q_1,q_2,q_3,q_4是它们学习技能的能力
k_1,k_2,k_3,k_4是他们把自身技能教给其他英雄的能力
那么对于英雄a_1 来说，用q_1和k_i进行匹配得到这个英雄学到每个英雄的技能的概率，再乘以v_i就是这个英雄最终能够学习到的所有技能。
经过这样一个学习过程之后，每个英雄都吸收了其他英雄的技能，得到了强化。
Self-Attention内部的运算具有什么样的含义呢？我们从单个词编码的过程慢慢理解：
这里有一个MASK，对padding的词或者decoder对后词，softmax前把对应位置置为负无穷。
1.3.1 除以dk的作用
从图可以看出，自注意力机制的核心过程就是通过Q和K计算得到注意力权重；然后再作用于V得到整个权重和输出。具体的，对于输入Q、K和V来说，其输出向量的计算公式为：
Q, V, K分别表示输入句子的Queries, Keys, Values矩阵，矩阵的每一行为每一个词对应的向量Query, Key, Value向量。Transformer同样也具有十分高效的并行计算能力
1.3.2 相似度计算方式
在做attention的时候，我们需要计算query和某个key的分数（相似度），常用方法有：
1.3.3 at vs sa
2.多头注意力
2.1 意义
类似于CNN多个卷积核，不同注意力学习关注不同的东西
可以类比CNN中同时使用多个滤波器的作用，直观上讲，多头的注意力有助于网络捕捉到更丰富的特征/信息。
可以看到左边侧重于邻近单词的attention，右边侧重于稍远一点单词的attention。沿用上面英雄的例子的话可以理解成，每个英雄的技能可以分解成8个不同的子技能。
2.2 细节
对于每一个Self-Attention，均有独立维护的三个线性映射矩阵WVi、WKi及WQi(不同Self-Attention模块之间的权值不共享)
通过将输入的矩阵X与三个映射矩阵相乘，得到Self-Attetnion的三个输入Queries、Keys和Values
这V, Q, K三个矩阵的输入X是完全一样的(均为输入句子的Input Embedding + Positional Encoding或是上一层Transformer的输出)，这一点从整个的Encoder模型中也可以看出来。
在论文中，作者对于8个Self-Attention的输出，进行简单的拼接，并通过与一个映射矩阵WO
与其相乘（目的是对输出矩阵进行压缩），从而得到整个Multi-Head Attention的输出
2.3 三处multi-head attention
Transformer在三处用到来multi-head attention:
第一个是encoder中的self-attention，这里所有的keys、values,和queries都来自encoder的前一层输出，因此encoder中的每个位置都能与所有位置进行attention的计算。
第二个是decoder中的self-attention，同样是对输入做attention的计算，但这里是一个生成的过程，因此每个时刻t只能获得当前时刻以前的输入对其进行计算，即前面提到的mask的过程。
第三个是decoder中的encoder-decoder attention，这里queries来自decoder的前一层，keys和values来自encoder的输入，因此每个位置都能参与所有位置的attention计算。
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