transformer_transfoermer具有顺序无关性吗

参考链接：https://blog.csdn.net/weixin_37947156/article/details/90112176
https://blog.csdn.net/weixin_37947156/article/details/90112176

先放一个整体的图

Embedding的来源：word2vec
https://blog.csdn.net/weixin_40771521/article/details/103893982
首先对单词进行one-hot编码。比如单词库里面有1W个单词。one-hot编码的维度就是V = 1*1W。训练的时候利用前后两个单词作为上下文来预测当前单词。

所以一般训练时输入是：4V，输出是softmax得到的一个概率矩阵，维度是1V，对于的label就是当前要预测的单词的one-hot编码，维度也是1V。

C= 4，也就是上下文的4个单词，维度是1V。先随机初始化一个权重矩阵 W，维度是VN。类似于卷积计算里面的一个filter，这个矩阵W跟C个输入向量分别做矩阵乘法，得到c1、c2、c3、c4，然后把这四个加起来求平均值，就是除以4，就这么简单。得到一个隐藏层，维度位1N。然后再乘以一个NV的权重矩阵W2，得到一个1V的输出，再经过softmax，然后跟label对比。就这么简单。
这个过程其实最重要的是要得到第一个权重矩阵W，维度是VN。某个单词的one-hot编码为[0,0,1,0…0]，那么这个单词的向量表示就是W[2,:]，这个就是embedding。所以输入是matX：10N
接下来就是上一篇文章讲到的，sefl-attention。训练的时候是一句话，人为设定这句话只有10个单词（更多也行，其实就是类似于CNN里面的batchsize），不足的补0，多的就删掉，放到下个句子里面。transformer不像RNN那样是一个个单词串行的，而是利用self-attention并行的。这里就有一个问题，self-attention是单词顺序无关的，也就是A单词在B单词前后都无所谓，类似于CNN一个batch有8张图片，这个8张图片顺序无所谓。但是NLP里面，上线问信息，也就是这种顺序是很重要的，怎么办？所以上面那张图，引入了Positional encoding。
详细的解释可以参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/166244505
总结一下位置编码的要求：
1、需要体现同一单词在不同位置的区别。
2、需要体现一定的先后次序，并且在一定范围内的编码差异不应该依赖于文本的长度，具有一定的不变性。
3、需要有值域的范围限制。
这时候的一个思路就是有界周期函数。比如sin、cos。为什么选两种结合，从积化和差公式的角度来讲：

这里的d_model 就是N。sin、cos都是周期性函数，所以下面那一部分，代表时钟频率，就是每个多久就会重复。这里i不一样，所以一行，也就是512个里面时钟频率都不一样，这就相当于不一样的编码方式，就能区分开。

embedding和位置编码就是简单的相加。

muti-attention计算过程：
假设上面提到的N为512，此时的三个输入，分别为V，K，Q，此处V=K=Q=matEnc，维度都是10512。下面那个linear就是一个线性变换，也就是一个单层的神经网络，激活函数是relu。输出的新的V_，K_，Q_还是10512。

muti-attention，其实就是对向量进行切分，有点类似于CNN里面的group 卷积。

Q_矩阵相乘 K_的转置（对最后2维），生成结果记为outputs，然后对outputs 进行scale一次更新为outputs；此次矩阵相乘是计算词与词的相关性，切成多个num_heads进行计算是为了实现对词与词之间深层次相关性进行计算；

对outputs进行softmax运算，更新outputs，即outputs=softmax(outputs);最新的outputs（即K和Q的相关性） 矩阵相乘 V_， 其值更新为outputs；

最后将outputs在axis=0维上切分为num_heads段，然后在axis=2维上合并， 恢复原来Q的维度；

这里muti-attention就算完成了。后面的Add操作类似于resnet，就是把输入的embedding和output想加：

Norm：就是outputs对最后一维计算均值和方差，用outputs减去均值除以方差+spsilon得值更新为outputs，然后变量gammaoutputs+变量beta；
Feedback：
3.4.1 对outputs进行第一次卷积操作，结果更新为outputs（卷积核为11，每一次卷积操作的计算发生在一个词对应的向量元素上，卷积核数目即最后一维向量长度，也就是一个词对应的向量维数），对最新outputs进行第二次卷积操作，卷积核仍然为1*1，卷积核数目为N。

Add&norm : 和3.3相同，经过以上操作后，此时最新的output和matEnc的shape相同；令matEnc=outputs, 完成一次循环，然后返回到3.2开始第二次循环；共循环Nx（自定义；每一次循环其结构相同，但对应的参数是不同的，即是独立训练的）；完成Nx次后，模型的编码部分完成，仍然令matEnc=outputs，准备进入解码部分；
所以从上面的过程来看，transformer的一个很大的好处就是把只能串行计算的RNN这种基于序列的变成了可以并行计算的，变成了一种”卷积“计算过程了。

解码
首先说解码过程，encoder阶段是10512，也就是10个单词一块儿并行计算。但是测试的时候就是一个RNN的结构。就是把上一个输出，当做当前的输入。
参考这里的解释：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/358572901
decoder解码并不是一步到位的，而是通过一个for循环，每次解码出一个单词（teacher forcing）。比如句子"我爱机器学习’‘的英文是‘’i love maching learning’’，那么 解码器的第一个输入是开始符 <\s>，得到的第一个输出 输出是 “I” ，然后将 <\s> 和 “I” 一起 当作输入第二次送入到 解码器，得到 第二个输出“love”，然后再将 <\s>和 “i” 和“love ” 一起送到 解码器得到第三个输出 maching 依次类推，直到解码器的输出是停止符号<eos>。
所以，解码第一个单词的时候，输入的维度是1512。但是，不影响啊。按照上面的矩阵维度的转换过程。self-attention之后 的维度位N512，水平切分–>N864，然后再竖轴方向连接–>Q_ = 8N64。K位encoder的输出：81064，然后算相似度的时候，会按照后两个维度相乘，并且乘上K的转置：N64 · 6410 = N10，然后跟V相乘：N * 10 · 1064 = N64，然后拼接。