transformer 细节理解_d_model

1. d_model 是什么
   d_model 是one_hot 向量经过 word embedding 之后的词向量维度。

2. batch normalization 和 layer normalization 的区别
   batch normalization 是在batch维度，对输入的多个样本进行归一化；layer normalization 是在输入向量的维度，对样本自身的所有 features 进行归一化。

3. 为什么要 padding
   因为每个 batch 的输入序列的长度不一样，这样子网络无法进行处理，所以固定一个长度max_seq_len，然后对小于这个长度的向量进行 padding， 填充0。
   具体的做法是，把这些位置的值加上一个非常大的负数(负无穷)，这样的话，经过 softmax，这些位置的概率就会接近0！

4. Sequence mask 的作用
   因为transformer在decoder端需要encoder的attention，但是又不能看到未来的消息，或者说，解码输出应该只能依赖于 t 时刻之前的输出。Sequence mask 用来将之后的输入信息进行隐藏。
   具体做法为，产生一个上三角矩阵，上三角的值全为 1，下三角的值全为0，对角线是 1，因为当前时刻的输出和当前时刻也有关。

5. Positional Embedding 的作用
   用来对输入的序列继续位置编码，使得transformer 可以提取序列顺序的信息，具体的哪种方法方法其实有待研究，论文中提到的并不是最优。得到的 Positional Embedding 向量是直接相加到 Word embedding 中的。

6. self attention 和 encoder-decoder attention
   字面意思理解，self attention 就是自己的query和自己的key-value，encoder-decoder attention 就是自己的query和别人的key-value，所以在transformer中，就是指encoder-decoder 之间的 attention。

7. scaled dot-product attention？
   这里包含三点，

• 首先是 attention，那么就需要Q、K、V矩阵；
• 然后是 scaled，也就是对 $Q{K}^T$ 的 scores 进行scale，除以 $\sqrt{d_k}$，表示 K 的维度，论文中默认是64，不过如果不考虑 multi-head 机制的话，那就是64*8=512，加上这个缩放因子的原因是：对于 $d_k$ 很大的时候，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；
• 最后是dot-product，说明是乘性的attention（attention 分很多种，常见的有加性和乘性），而不是把 $Q、K$ 进行拼接。

用公式总的来描述就是：
$$\mathrm{Attention}(Q,K,V)=\mathrm{softmax}\left(\frac{Q{K}^T}{{\sqrt{d}}_k}\right)V$$

8. 没有multi-head 机制下的 $Q、K、V$ 的维度？
   首先我们使用了 batch norm，那么第一个维度肯定就是 batch 的大小 $B$，

9. residual connection 的作用
   增加了一项 x，那么该层网络对 x 求偏导的时候，多了一个常数项1。所以在反向传播过程中，梯度连乘，也不会造成梯度消失！。