Transformer深入理解_transformer 权重

前言

Transformer除了本身是一个重要的深度学习模型外，内部的一些实现细节（尤其是self-attention）也经常会使用到，为了防止遗忘，这里对Transformer的实现做一个详细的记录。

（内容是对李宏毅老师课程的记录）

RNNs的缺点和并行化的思想

在RNN类的网络中（SimpleRNN，LSTM，GRU等），有一个很明显的缺点在于该网络无法实现并行化，因为下一步时间步的输入依赖于上一个时间步的输出。而transformer可以很好的解决这一个问题，做到并行化。在讲transformer之前，我们也可以用CNN来实现并行化，如下图所示：

 

CNN可以自由选择窗口的大小，来决定要考虑多少个上下文词，第一层的CNN无法考虑整个序列的信息，但是更高层的CNN可以，比如上图右侧中蓝色的三角形，编码了三个黄色方块的信息，从而间接了考虑了更多的token信息。

Self-Attention

 

如果将Self-Attention看成是一个黑盒的机制，那么它跟RNN一样，对每一个token都生成一个向量的输出。不同点在于，b1, b2, b3, b4是同时被计算出来的。

Self-Attention实现细节

我们以输入x1到输出b1的过程来举例：

首先，将序列中的每个token转换为向量表示（bert, word2vec, glove等），然后每个输入向量会乘以对应的matrix，转换成q1, k1, v1三个向量，以第一个位置a1举例：

• 将q1分别与序列中其他的k做点积运算（dot product，即两个对应的向量中，每个位置相乘，然后将结果求和。若a = [a1, a2,…, an]， [b1, b2,…, bn]，点积为a·b=a1b1+a2b2+……+anbn）。求出了4个数值

• 将求得的四个数值通过softmax层，使其相加之和为1，这样就相当于得到了每个向量的权重。

•  得到了权重后，我们将每个权重乘以对应的v，这样b1就编码了整个序列中的信息，序列中其它位置的token对它的影响由对应位置的权重来决定。
• a1到b1的过程如此，b2, b3, b4的求法也是类似的，最重要的是，b1, b2, b3, b4是完全并行化的，可以同步被求出来。
• 有一个值得注意的细节是，我们可以自由决定要不要编码其他位置token的信息，比如编码b1的过程中，我们不想要a3和a4的信息，那么我们可以把这两个位置上的权重置为0即可。

矩阵实现细节

首先，由输入层（词向量那一层）到q,k,v的过程中，是完全可以并行化的，如上图所示：

 q乘以k的过程也可以矩阵化，比如点积运算，我们可以将k矩阵做转置，和q进行一个矩阵乘法，这样得到的是1*1的矩阵，也就是一个数值。

同理， 多个q也是如此，softmax的过程也可以对矩阵做softmax，指定正确的axis即可。

 

得到最终输出的过程也可以用矩阵表示，如上图所示。

 

 整个过程如上图所示。

Multi-head Self-attention 

 

Multi-head Self-attention的思想在于：对得到的q再乘以不同的权重得到多组新的q，然后q只对和它在相同位置的k做运算，比如第一个head中的q只会对序列中其他位置的第一个head中的k做运算。此时，有N个head，我们就会得到N个vector，可以将他们concat起来。

 

 如果对concat得到的形状不满意的话，可以对其做一个线性变换，将其转为想要的维度。

 

Positional Encoding

由于self-attention在计算的时候，没有考虑位置信息。在原始的论文中，对输入ai加上了一个位置向量ei，这个位置向量不是通过训练得到的，是直接加上去的，当然也可以用训练的方式，但是效果好像不会更好。

 对于ei的产生的过程，我们可以这样想象，我们在原始的xi中append一个one-hot的向量，然后通过乘以权重矩阵的方式，得到ei，得到ei权重矩阵wp，画出来的话长如下这个样子：

 

 batch_normalization和layer_normalization

 我们经常会用的是batch_normalization，做batch_normalization的目的是让同一个batch内，不同样本同一纬度的feature的mean为0，variance为1。

而layer_normalization不需要考虑batch，它是让同一个样本不同维度的均值为0，方差为1。layer_normalization一般搭配RNN使用，这也是transformer用layer_normalization的理由。

Transformer结构图

 

其中有个Add需要注意，Add的操作是将多头注意力机制的输入和输出拼接在一块，然后做一个线性变换到指定的维度，类似于残差连接的思想。Normal即layer_normalization。

右半部分是Decoder部分，其中的Masked Multi-Head Attention只会attend已经产生的token，然后在后续的一个Masked Multi-Head Attention层，将Encoder的输出作为输入的一部分，其余的部分都是类似的了。