chy响当当
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Transformer笔记01

仅仅用于个人学习

Transformer笔记01_第1张图片一个输入通过黑盒操作得到输出。

 处理分为编码解码结构。

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 成n的结构，encoder之间结构相同（但是参数上训练上不一样），decoder之间也是。

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这是原论文结构图，左边是encoders,右边是decoders,原论文n=6

下面先看左边的encoder

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Transformer笔记01_第5张图片

 Transformer笔记01_第6张图片

 输入12字，然后按字切分，每个字切为长度512字节的词向量。

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 因为RNN循环时其实都是共享一套参数，某种意义上就是单层训练。然后右图可以显示其梯度消失的含义：被近距离梯度阻挡被远距离梯度忽略。有序列关系，RNN必须先处理我再处理爱...

但是transformer可以同时处理，可这样就没有顺序了，那怎么办呢？就需要用位置编码了。

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 然后把位置向量512维度和词向量512维度相加

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 得到最终的512维度的向量作为transformer模型输入

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 比如pos+k是你，pos是我，k是爱，这样绝对位置中又有相对位置信息

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 下面一个经典例子，研究婴儿在干什么Transformer笔记01_第13张图片

 需要QKV三个矩阵，Q是婴儿对应单词的某种向量（矩阵）

k1-k4是左上-右下4个区域代表的4个向量，v1-v4是左上-右下4个区域对应某种值向量

首先婴儿先和左上-左下分别点乘得到某个值（为什么做点乘，做相似度计算时有点乘、cos相似性，多层网络），越相似点乘越大，判断婴儿和哪个区域点乘结果越大，那就说明距离越靠近就越相似，就要越关注。

最后和V矩阵相乘

 再举个栗子

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 那怎么获取QKV呢

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 比如现在只有4维度的2个词向量，分别乘以矩阵参数WQ WK WV得到QKV

然后计算attentionValue

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除以dk是为了防止score很大，然后导致softmax后面梯度很小然后消失，为什么除这个值呢，就是为了保证方差为1

实际操作上会用矩阵也就是一起输入，比如X是两个单词

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 而且这里WQWKWV是只有一套参数，实际中会有多套参数，这样效果会好一点，多头后把原始信息打到不同空间了

Transformer笔记01_第18张图片Transformer笔记01_第19张图片

 Transformer笔记01_第20张图片

  从下往上看，词向量X和位置编码对位相加得X'作为输入，再经过注意力层得到输出结果Z，然后把X'和Z对位相加，作为一个残差的结果，然后在LayerNormalize计算后作为输出

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 X作为输入，然后经过两层网络（作为函数F(X)）,有残差就再和X相加

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这样最后（1+...）后面连乘即使为0，那也有一个1在那里，确保了梯度不会为0，缓解了梯度消失，这样网络层就能多一些了 ，深度能大一些

那为什么用LayerNormalize（LN）而不用BN（batchnorm）？

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 BN针对的是一组Batch样本在同一维度中的特征

比如小白，小红，小蓝，第一行体重，第二行成绩....

那BN是对一行成绩做BN

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 但是

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比如BN用十个人的体重的均值方差来模拟全班的体重，但是若训练时只有一个小明，那就不能很好代表全班 

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Transformer笔记01_第29张图片

 decoder多了一层mask多了一层交互层

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 Transformer笔记01_第31张图片

掩盖的目的就是为了不计算后边词的关联性  因为在实际场合中，decoder的输入是顺序的输出  也就是说计算you的自注意力的时候  还没有输入中的 you  和now呢 所以要掩盖

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 抹掉you now

交互层,encoder的输出和每一个decoder交互

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 Transformer笔记01_第34张图片比如encoder输出的值得到KV矩阵，decoder生成的Q矩阵，用于多重注意力机制，KV来自于encoder

Transformer笔记01_第35张图片

 

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