Transformer讲解（一）- NLP变形金刚-详细知识介绍
Transformer从零详细解读(可能是你见过最通俗易懂的讲解)_哔哩哔哩_bilibili
视频123
1
2 Encoder 多个循环，结构相同，参数不同(非共享参数)（特别案例albert是参数共享）
3.1 原论文图 xN (原论文6个encoders)
3.2 Encoder和Decoder区别
Decoder中多了
a 多一个交互层
b Masked（被掩码的多头注意力）
4 Encoder细节
5 输入部分分为：Enbedding和位置编码
5.1 Enbedding
a 使用word to vec映射（每一个字'我'对应512维度向量）
b 也可以使用随机初始化（数据量很大）
5.2 位置编码
由RNN引入为什么位置编码：
U输入参数，W隐藏参数, V输出参数（这是一套参数，所有time steps的共享一套参数）
看右图是一套参数都是U,W,V他们是相同的。
RNN的梯度消失有什么不同？
RNN是总的梯度和，因此容易被近距离梯度主导，远距离梯度忽略（面试题）
Transformer是并行处理，而不是先处理“我”然后“爱”最后“你”，因此需要对位置进行编码。
“爱 ”的向量为512维度，奇数偶数分别对应cos,sin（看下图）
将位置编码512维度和字向量512维度相加，得到新的512，作为输入。
公式(3)第一个公式：
假如：pos+k代表你，pos代表我，k代表爱
也就是说，你可以被pos我,k爱两个线性组合起来，也就是说绝对位置向量中蕴含了相对位置向量信息。（这些会在注意力机制中消失）
6 注意力机制
人：给了 “婴儿在干嘛”这句话之后 ，人会分析这句话与图中哪部分更加关联 ？
公式：
三个矩阵Q, K, V
Q分别和k1,k2,k3,k4相乘（点成），数值越大表示越关注，越相似，距离越相近（婴儿分别和不同区域对比）
QK再与V矩阵相乘，得到加权和
1 点乘法 ->s
2 softmax ->得到相似度 a
3 乘V
4 相加
得到注意力值
Transfermor中的注意力，如何获取QKV
1 矩阵参数的使用W
4维度向量x1,x1
利用同一套矩阵参数WQ,
x1*WQ = q1
x2*WQ = q2
x3*WQ = q3
同理
x1*WK = k1
x2*WK = k2
x3*WK = k3
x1*WV = v1
x2*WV = v2
x3*WV = v3
2 计算注意力值
qk得到数值需要除8（根号k）
因为QK相乘数值很大得话，softmax的梯度很小，会梯度消失。
=在线激情讲解transformer&Attention注意力机制（上）_哔哩哔哩_bilibili=
====================》生动形象的模型介绍《========================
自注意力原理
====================》生动形象的模型介绍《========================
为何会得到0.88, 0.12??
3 实际操作中会使用矩阵，来方便并行,多个一起输入（x1, x2）
4 多头注意力
每个方框是一个空间，可以不同子空间合作
视频4
1 残差和layerNorm
X Z对位相加（残差）
残差原理
对A的输出作链式求导
连乘会有梯度消失，因为有1 所以不会梯度消失
视频56 有时间再补充，这都是经验
视频7 解码器
1 masked掩盖的 2 用于交互
1 mask
mask作用：当前单词和之后的单词都抹掉不让看到
如果不抹掉，you会得到所有信息，
比如预测YOU,训练的时候能看到所有所有信息，而在测试阶段看不到
mask掉之后训练和测试都是相符的，有一致性
2 交互
没有mask
编码器的输出要和每一个解码器进行交互
具体交互如下：
Decoder生成Q矩阵
Encoder生成KV
