Transformer详解

1. 简介

Transformer是一个面向sequence to sequence任务的模型，在17年的论文《Attention is all you need》中首次提出。Transformer 是第一个完全依赖自注意力（self-attention）来计算输入和输出的表示，而不使用序列对齐的递归神经网络或卷积神经网络的转换模型。

1.1 Sequence to Sequence

简单地说就是输入一个向量，输出一个向量，两个向量长度不一定相等，如翻译任务等。Decoder这里要注意，其前面的输出会作为当前的输入，然后重复下去。
停止这个重复过程有AT（Autoregressive）和NAT（Non-autoregressive）两种方式。
AT：增加一个特殊的字符end，当输出为end，就停止
NAT：让模型输出一定长度的结果后截止，然后从中截取出需要的部分

2. Transformer网络结构

网络结构如下图所示，左边为编码器（encoder），右边为解码器（decoder）。
编码器：编码器是由N=6个相同的层堆叠而成。每层有两个子层。第一层是一个multi-head self-attention机制，第二层是一个简单的、按位置排列的全连接前馈网络。两个子层都采用了一个residual(残差)连接，然后进行层的归一化。也就是说，每个子层的输出是LayerNorm(x + Sublayer(x))，其中Sublayer(x)是由子层本身的输出。
解码器：解码器也是由N=6个相同层的堆栈组成。除了每个编码器层的两个子层之外，解码器还插入了第三个子层，它对编码器堆栈的输出进行multi-head self-attention。与编码器类似，两个子层都采用了一个residual(残差)连接，然后进行层的归一化。为确保对位置i的预测只取决于小于i的位置的已知输出，修改了解码器堆栈中的multi-head self-attention层。

2.1 Self-attention

self-attention做的就是每一输出都与所有的输入有关，从而有效地利用上下文信息，如下图所示，a为输入，b为输出。

计算步骤：（以b1的计算为例）

q = Wq * a ， k = Wk * a ， v = Wv * a；其中Wq、Wk、Wv为三个矩阵（或向量），通过学习得到。

• q与各个输入点乘，得到了它们之间的相关性，即下图中的Alpha（可以理解成分数或权重），一般会再通过Soft-max
• v为各个输入的特征，各个Alpha与v相乘求和得到b1
• b2等的计算类似，最后易得其实就是矩阵运算
  

计算公式：

Q、K、V即上面的Wq、Wk、Wv，dk是缩放因子
除以dk的原因：点积得到的结果维度很大，使得结果处于softmax函数梯度很小的区域，除以一个缩放因子，可以一定程度上减缓这种情况。

加上位置信息（Positional Encoding）：

可以看到，上面各个输入之间没有位置信息，所以需要先进行positional encoding再进行计算，以利用位置信息。如下图所示，先给输入加上一个位置编码e，再计算attention。
位置编码e可以是认为设置，也可以尝试通过学习的方法得到。

2.2 Multi-head self-attention

Multi-head self-attention是self-attention的进阶版本，其实就是每个输入的q、k、v的数量变多，解决的是相关性的形式可能不是一种，所以想要提取到更多的相关性。
下面是Head=2时的示意图。

2.3 Masked Multi-head self-attention

self-attention计算了所有输入的相关性，但是有些任务中，输入是存在时间（或空间）差异的，即有的输入不需要与后面的输入计算相关性，所以采用masked的做法，遮掩其后面的输入。
如下图所示，b2只与a1和a2有关，与a3、a4无关。

2.4 Residual（残差）

Residual的做法就是将输入加到输出上，作为最后的输出，这种思想在Resnet中提出。
这样做的好处：解决了深度神经网络的退化问题，同等层数的前提下残差网络也收敛得更快（这里可以理解为通过计算残差，下一层中只需继续优化未匹配的地方，所以收敛快）

2.5 Layer normalization

Layer normalization是数据归一化的一种方式，计算均值和方差。即Transformer结构图中的Norm。

3. Self-attention与CNN、RNN的对比

3.1 优点

• Self-attention可并行计算
• CNN是Self-attention的一个子集

参考文献：
《On the Relationship between Self-Attention and Convolutional Layers》
《Transformers are RNNs: Fast Autoregressive Transformers with Linear Attention》

3.2 缺点

attention只能处理固定长度的文本字符串。在输入系统之前，文本必须被分割成一定数量的段或块。这种文本块会导致上下文碎片化。例如，如果一个句子从中间分隔，那么大量的上下文就会丢失。