Transfomer完整学习笔记一：Encoder-Decoder，Seq2Seq_encoder是单向

最近常看到transformer框架下的论文，且知道transformer势头大盛，但对transformer缺乏了解，所以就记录下关于transformer的完整学习过程，从最基本的部分开始学习这里做以记录。

什么是seq2seq& encoder-decoder

常见的应用场景为nlp问题。以机器翻译为例：
英语输⼊：“They”、“are”、“watching”、“.”
法语输出：“Ils”、“regardent”、“.”
我们的目标就是完成这个翻译任务。而在翻译任务中，输入和输出是不定长的。用于分析处理不定长输入的RNN网络即encoder，用于生成不定长输出的RNN网络即decoder。这二者共同构成的结构即Seq2Seq，并同时进行训练。

如图描述了这个机器翻译任务的实现过程。蓝色部分为编码器，eos意为end of seq代表输入的结束。每个时间段t对encoder的输入即要翻译的句子的一个单词或标点或eos。在这个图中，将encoder的最终状态（即输入完eos）作为整个输入的representation。而每个时间片都以前一个时间片的状态和当前输入为输入。
右侧白色部分为decoder，bos意为begin of seq代表输出的开始。每个decoder