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Transformer 中-英运行和简单理解（二）

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seq2seq：

RNN

架构

运行

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seq2seq：

Transformer 中-英运行和简单理解（二）_第1张图片

 要输入额外的tokens

和

然后循环做点积

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 Transformer 中-英运行和简单理解（二）_第3张图片

然后依次对每个tokens做attention

 Transformer 中-英运行和简单理解（二）_第4张图片

 Transformer 中-英运行和简单理解（二）_第5张图片

 最后完成翻译

Transformer 中-英运行和简单理解（二）_第6张图片

 

RNN

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RNN是依次输入每个tokens自带位置信息

transforemer是通过poisition encoding来捕获位置信息 

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Transformer 中-英运行和简单理解（二）_第9张图片

self-attention

可以看到下面句子中的 it 的意思并不相同 

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要用self-attention来获得

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 蓝色代表softmax的结果越深代表着权重更大

第一个animal的权重更大

第二个street的权重更大

架构

每个encoder都是相对独立并不共享权重

Transformer 中-英运行和简单理解（二）_第12张图片

每个输入单词被映射到512维的向量上

Transformer 中-英运行和简单理解（二）_第13张图片

 句子中的每个单词都独立地进入self-attention

Transformer 中-英运行和简单理解（二）_第14张图片

 

Transformer 中-英运行和简单理解（二）_第15张图片

 Transformer 中-英运行和简单理解（二）_第16张图片

Transformer 中-英运行和简单理解（二）_第17张图片 

Transformer 中-英运行和简单理解（二）_第18张图片 多头注意力就是用多组QKV来分组捕捉特征

比如说多头的超参是8

就是把512维度的embeding分成8*64个来做attention

这样可以捕捉到每个单词对应整句话中跟其他八个单词的关系

Transformer 中-英运行和简单理解（二）_第19张图片 

 Transformer 中-英运行和简单理解（二）_第20张图片

 Transformer 中-英运行和简单理解（二）_第21张图片

 Transformer 中-英运行和简单理解（二）_第22张图片

 

整个过程就是：

1.输入的句子拆成单词，比如输入 i love u分成 i love u三个单词

2.三个单词依次embeding x1 x2 x3

3.然后对这三个embeding 做多头self-attention

4.然后就可以输出每个单词对应其他语种里改率最高的词

5. 上述输出就应该是z1中 我的概率最高

6. 然后输入我到transformer中

7.第二个单词输出 爱的概率最高，然后将爱作为输入输入到transformer中

8.第三个输出你的概率最高

运行

地址：

Transformer中-英: NLP项目，主要包括atten-seq2seq和transformer模型，实现机器翻译以及对话系统。目前transformer只做了机器翻译。

git clone后

修改

Transformer 中-英运行和简单理解（二）_第23张图片

和device即可

Transformer 中-英运行和简单理解（二）_第24张图片 具体见仓库的readme

运行后结果是

Transformer 中-英运行和简单理解（二）_第25张图片

References

transform代码pytorch实现机器翻译_哔哩哔哩_bilibili

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