小白入门机器学习笔记之Transformer_零基础学习transformer

Transformer

1.1 基础架构

1.1.1Input输入层

将词转化为词向量后进行位置编码。进行 位置编码是因为：一句话中的每个单词的摆放是有顺序的，但是self-attention机制是无顺序的。

 

1.1.2编码器 Encoder

一个Multi-Head Attention层，一个Feed Forward层，两个ADD&norm层

1.1.2.1Multi-Head Attention：

 

 

1.1.2.2 Multi Attention值计算流程图

Multi-Head Attention使用多组Wq、Wk、Wv得到多组Query，Keys，Values，然后每组分别计算得到一个Z矩阵，最后将得到的多个Z矩阵进行拼接。

1.1.2.3Add＆Normalize

ADD：

ResNet 残差神经网络是用来解决设计神经网络时，设计的网络层数大于使模型达到最优效果的层数时，将多余的层数进行恒等映射的一种方法。下面来介绍残差块。

一般来说，我们想到恒等映射会想到：h(x)=x.但是在模型进行学习的时候，者并不实用，因为在Relu函数将负数激活成了0,并且神经网络的初始参数一般接近于0，且经过变换后也更容易变换为0，而不是x.所以这里恒等映射函数用h(x)=F(x)+x,让F(x)=0会更加实用。

Layer Normalization（LN）：

LN是在同一个样本中不同神经元之间进行归一化，而BN是在同一个batch中不同样本之间的同一位置的神经元之间进行归一化。当输入词后，对每一个batch的同一位置进行归一化是没有意义的。

1.1.2.4Feed-Forward Networks

全连接网络层：

 

这里的全连接层是一个两层的神经网络，先线性变换，然后ReLU非线性，再线性变换。这里的x就是我们Multi-Head Attention的输出Z，还是引用上面的例子，那么Z是(2,64)维的矩阵，假设W1是(64,1024)，其中W2与W1维度相反(1024,64)，那么按照上面的公式：FFN(Z)=(2,64)x(64,1024)x(1024,64)=(2,64)，我们发现维度没有发生变化，这两层网络就是为了将输入的Z映射到更加高维的空间中(2,64)x(64,1024)=(2,1024)，然后通过非线性函数ReLU进行筛选，筛选完后再变回原来的维度。

1.1.3 Decoder

一个Masked Multi-Head Attention层，S一个Multi-Head Attention层，一个Feed Forward层，三个ADD&norm层

1.1.3.1Decoder输入

训练时输入，预测时输入

1.1.3.1.1 Masked Multi-Head Attention

mask分为两种，一种叫padding mask,一种叫sequence mask

padding mask:

因为输入的序列长度不一，所以要对过长和过短的序列进行处理，对于多余位置可以采用填充为一个无穷大的负数的方法来填充，这样经过softmax后，这些多余位置的编码会变成0.

sequence mask:

使在t时刻输出的单词只依赖t时刻之前的输出从，而不依赖t时刻之后的输出，所以要对t时刻之后单词及逆行遮掩。具体方法为：产生一个上三角矩阵，上三角的值全为0。把这个矩阵作用在每一个序列上，就可以达到我们的目的。

1.1.3.1.2 Multi-Head Attention**

第一个Masked Multi-Head Attention是为了得到之前已经预测输出的信息，相当于记录当前时刻的输入之间的信息的意思。第二个Multi-Head Attention是为了通过当前输入的信息得到下一时刻的信息，也就是输出的信息，是为了表示当前的输入与经过encoder提取过的特征向量之间的关系来预测输出。

1.1.4 输出

首先经过一次线性变换，然后Softmax得到输出的概率分布，然后通过词典，输出概率最大的对应的单词作为我们的预测输出。

2.简易结构总结

优点：可以进行并行运算，解决了长距离依赖的问题

缺点：在解决词语位置之间的信息方面的能力有所欠缺。

3.参考

参考文章：史上最小白之Transformer详解_Stink1995的博客@-CSDN博客