Transformer（multi-head attention）_multi-head attention优点

RNN CNN ATT

RNN ，用来解决seq2seq问题，适用于长序列，问题为难以平行化处理。
CNN，可以通过不同filter（卷积核）进行平行化处理，但是每个token关注的只是附近的token，难以关心长句子全局关系。
ATT， 有非常霸气的文章attention is all you need.Transformer里就是用了multi-head attention。
ATT变化过程：ATT–self-attention–multi-head attention

self-attention（K/Q/V）

用self-attention代替RNN

写本小节也是本篇文章的初衷就时总忘记K、Q、V是怎样形成的。
attention机制通常用在encode与decode之间，但是self-attention则是输入序列与输出序列相同，寻找序列内部元素的关系即 K=V=Q。例如《Attention Is All You Need》在编码器中使用self-attention，利用上一步的input值计算当前该位置input的值。假设我们想用机器翻译的手段将下面这句话翻译成中文：
“The animal didn’t cross the street because it was too tired”
当机器读到“it”时，“it”代表“animal”还是“street”呢？对于人类来讲，这是一个极其简单的问题，但是对于机器或者说算法来讲却十分不容易。
self-Attention则是处理此类问题的一个解决方案，也是目前看起来一个比较好的方案。当模型处理到“it”时，self-Attention可以将“it”和“animal‘联系到一起。

计算过程

x1–x4是input，做embedding变成a1–a4,
每一个都分别乘上三个transformation得到K（key）、Q（query）、V（value）

拿每一个q都对每个K做attention，相当于计算矩阵夹角（向量相似度）
要除以根号d，d是q和K的维度。因为Q点乘K的结果会随着它们维度的增大相关性增大
做softmax，上面的公式
用V得到输出d
每一个d都是平行计算的
计算

总

Multi-head Attention

就像CNN中有不同的卷积核，对Q、K、V得到不同的qkv
mult-head的优点是不同的head可以关注不同的信息，每个head各司其职

顺序问题

对self-attention来说，输入的次序是不重要的
原paper中，使用人工设置的positional vector ei
也可以在xi上append一个one-hot的vector，但是实际的效果是一样的。

seq2seq with attention

self-attention代替RNN

Transformer

以把中文翻译成英文为例，encoder的输入是中文的character sequence比如说是机器学习，在decoder给他一个begin of sequence的token就输出一个machine，在下一个timestep把machine当作输入，就输出learning，直到输出句点的时候翻译过程结束。

先看左半部的encoder，input通过input embedding layer变成一个vector，然后vector加上positonal encoding，接下来进入灰色的block，这个block重复N次。

在灰色的block里面，第一层是multi-head attention，也就是说input一个sequence，通过multi-head attention layer得到另外一个sequence。

下一个layer是add & norm，在这一步，把multi-head attention 的 output 跟 multi-head attention 的 input 相加，然后做layer normalization。

Layer normalization和batch normalization 的异同：
假设有一个大小为4的batch，在batch normalization 的时候，是对同一个batch里面不同data里面的同样的dimension做normalization，希望同一个dimension 的均值为0，方差为1。
而layer normalization是不需要考虑bacth的，给一个data，希望各个不同dimension的均值为0，方差为1。
一般情况下layer normalization会搭配RNN一起使用。transformer很像RNN，所以这里使用layer normalization。

**接下来feed forward layer **会把input sequence 的每一个vector进行处理，还有另外一个add & norm 的layer。

接下来是右半部decoder的部分，这个decoder的input 是前一个time step 产生的output，通过output embedding 加上positional information，进入灰色的block，这个block重复N次。

这个灰色block的第一层叫masked multi-head attention。加masked的意思是说，现在做self-attention的时候，decoder会attend 到已经产生出来的 sequence，因为还没有产生出来的无法做attention。

add & norm layer

接下来是multi-head attention layer，这个是attend 到之前encoder的输出。

接下来还有add & norm layer, feed forward layer，add & norm layer

最后做linear，softmax得到最终的output

下面的head只考虑临近的关系，上面的考虑更多远的关系.

Transformer的应用

基本上原来可以做seq2seq的，都可以换成transformer。
1、 做summarization
训练一个summarizer，input是一堆文章，output是一篇具有维基百科风格的文章。如果没有transformer，没有self-attention，很难用RNN产生(10^3)长的sequence，而有了transformer以后就可以实现。
2、 Universal transformer
简单的概念是说，本来transformer每一层都是不一样，现在在深度上做RNN，每一层都是一样的transformer，同一个transformer的block不断的被反复使用。
3、 影像self-attention GAN
让每一个pixel都attend到其他的pixel，可以考虑比较global的资讯.

参考文献

Self-Attention
机器学习-李宏毅-transformer
李宏毅-Transformer