[论文笔记] Attention is All You Need 阅读笔记

Attention is All You Need（NIPS 2017）

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摘要

• 动机：RNN 并行性非常差
• Transformer 仅使用注意力机制，而不使用循环层 和 卷积层
• 面向机器翻译做了实验

背景

• 卷积神经网络难以对全局进行建模，而使用 Transformer 可以一次性看到所有的像素；但是卷积可以有多个输出通道，所以提出 Multi-Head
• Transformer 使用注意力机制来构建 Encoder-Decoder 模型

模型架构

• 整体架构：基于 Encoder-Decoder 架构，将 堆叠的 self-attention、point-wise、fully connected layer 放入编码器和解码器中
  

Encoder and Decoder Stacks

• Encoder：
  • 编码器由 $N=6$ 个相同的层堆叠，每一个层有两个子层，分别是 multi-head self-attention mechanism（多头自注意力机制） 和 simple，position-wise fully connected feed-forward network（全连接网络），每一个子层使用一个残差连接，并使用 layer normalization
  • 公式可以表示为 $LayerNorm(x+Sublayer(x))$，因为残差的输入和输出的大小需要相同，所以把每一个层的输出维度 $d_{model}=512$
  • LayerNorm 和 BatchNorm 的区别：下图左边是 BatchNorm（按特征进行归一化），右边是 LayerNorm（按每个样本进行归一化）
    
• Decoder：
  • 解码器由 $N=6$ 个相同的层堆叠，但是每一个层有三个子层，其中两个子层和编码器一样，而多出的第三个层在编码器的输出上使用了一个 masked multi-head attention，masked的存在是使得解码器在时刻 t 时看不见 t 之后的输入

Attention

• 注意力机制：Q、K、V。V 是由 Q 和 K 计算相似度而来。也就是说，给定一个 Query Q，通过和 Key K 计算相似度，就能够得到每一个 K 对应的 Value V 所对应的权重，并通过这些权重对 V 进行加权和。自注意力机制就是Q=K=V
• Scaled Dot-Product Attention：Transformer 使用这个模式的注意力机制，其中 Query，Key 维度为 $d_k$（保证两者可以做内积），而 Value 维度为 $d_v$，计算所 Query 和 Key 的点积，并且除以 $\sqrt{d_k}$（做除法是为了把 $d_k$ 和函数进行解耦，使得训练过程稳定，相当于归一化），并且应用 softmax 函数来获取所有 Value 所对应的权重（非负并且相加为1）
  $$Attention(Q,K,V)=softmax(\frac{Q{K}^T}{\sqrt{d_k}})V$$
  
• Multi-Head Attention：将 Q、K、V 使用线性层投影 h 次，然后再使用注意力机制，最后将其进行合并，再使用一个线性层投影回原来的样子
  $$\begin{gathered} MultiHead(Q,K,V)=Concat(hea{d}_1,...,hea{d}_h)W^O \\ wherehea{d}_i=Attention(Q{W}_i^Q,K{W}_i^K,V{W}_i^V) \end{gathered}$$
  其中 $W_i^Q\in R^{d_{model}\times d_k},W_i^K\in R^{d_{model}\times d_k},W_i^V\in R^{d_{model}\times d_v},W^O\in R^{h{d}_v\times d_{model}}$，并且本文中将 $h=8$，并且 $d_k=d_v=d_{model}/h=64$

Position-wise Feed-Forward Networks

• 就是一个单隐藏层全连接网络，但是注意力机制已经读取了整个输入序列，因为它已经包含了全局的序列信息，所以这个全连接网络对序列中的每一个点做全连接即可，公式为
  $$FFN(x)=Relu(x{W}_1+b_1)W_2+b_2$$

Embeddings and Softmax

• 将每一个词编码为一个维度为 $d_{model}$ 的向量，并且在embedding layer中将权重乘以 $\sqrt{d_{model}}$，相当于归一化

Positional Encoding

• Attention 不包含时序信息，所以在这一层中，将输入与下面的 PE 相加，就可以获得时序信息
  $$\begin{gathered} P{E}_{(pos,2i)}=sin(pos/10000^{2i/d_{model}}) \\ P{E}_{(pos,2i+1)}=cos(pos/10000^{2i/d_{model}}) \end{gathered}$$