Tansformer模型原理与算法流程

1. 自注意力机制

Transformer的核心是自注意力机制，它可以让模型在处理序列数据时关注序列中不同位置信息。对于一个输入序列，自注意力机制的思想是，对于每个位置的输出都由输入序列中所有位置的信息加权求和得到，而权重就是输入特征不同位置之间的相关性。而由于Transformer不像RNN本身先后循环输入机制暗含位置信息，因此输入特征需要先经过位置编码，即Position Embeding，常用的有基于$sin$，$cos$函数的位置编码。

自注意力机制的公式为：

$attention(Q,K,V)=softmax(\frac{Q{K}^T}{\sqrt{d_k}})V$
其中$Q,K,V$分别表示查询（query）、键（key）和值（Value）矩阵，其均由输入序列经线性变换得到。$d_k$表示键向量的维度。$softmax$是对每一行进行归一化，使得每一行的元素之和为1。其中$softmax(x)=\frac{e^x}{{\sum }_i{e}^x}x$

公式的含义是对每一个查询向量$q_i$计算它与所有键向量$k_j$的点积，然后除以$\sqrt{d_k}$进行缩放,再通过$softmax$函数得到一个概率分布，表示$q_i$对不同位置信息的关注程度。然后基于得到的概率分布对所有值向量$v_j$进行加权求和，得到一个输出向量$o_i$，最后将所有输出向量拼接起来，得到最终的输出矩阵。

2. Transformer模型

Transformer模型即基于注意力机制的深度学习架构，不使用循环或卷积来处理序列数据，而是使用注意力来捕捉序列中的依赖。

Transformer模型采用编码器-解码器结构，编码器将输入序列映射为一系列连续的表示，解码器接收编码器的输出和自身的输出生成目标序列。

每个编码器由N个相同的层组成，每个层包含两个子层，分别是：多头自注意力机制计算层，全连接前馈网络层。其中每个子层都有一个残差连接层和归一化层。

解码器层也由多个相同的层组成，每个层包含三个子层，分别是：多头注意力机制计算层，用于融合编码器的输出和和解码器的输出；全连接前馈网络，用于将提取输入的非线性特征组合，并将输入映射到输出。

在输入词嵌入（或其他张量）之后，编码器和解码器都会添加位置编码，用于表示序列中词语的位置信息，位置编码通过sin，cos函数实现，可以处理任意长度的序列。

在训练过程中，为了防止编码器提前看到目标序列中的后续词语，需要用掩码来遮挡未来的信息，掩码是一个二维矩阵，其中未来信息对应的位置为0，其他位置为1.
下图即模型结构图，左侧为编码器，右侧为解码器。编码器有一个自注意力计算层，解码器有两个自注意力计算层，途中Add为残差计算，Norm为归一化层，Feed Forward为MLP，Linear即Linear层。