Transformer与RNN、CNN对比_transfomer相比较cnn和rnn

1、上下文特征

nlp任务需要编码器去抽取很多的特征，比如每个词的上下文语意都跟上下文有着强相关的关联性，希望可以抽取上下文的特征，上下文特征又分为方向和距离

RNN只能对句子进行单向编码

CNN只能对短句进行编码

transformer 既可以同时编码双向的语义+抽取长距离特征

2、序列特征（顺序）

nlp任务的顺序不同也会导致不一样的情况，比如 海南->上海 跟 上海->海南 ，单词的顺序互换就导致了不一样的意思，由于RNN有严格的顺序特征，所以在该nlp任务下

RNN优于CNN、Transformer

3、速度

CNN和transformer都可以进行并行计算，但是由于transformer构造比较复杂，比CNN稍微慢一点，所以在此情境下

CNN执行速度优于transformer和RNN

4、transformer三大模块

• 多头注意力机制

       首先对输入进行投影得到QKV三个矩阵，为什么要进行投影？之后在计算注意力分数时，如果不进行投影就会让相同的q v去做点积，这样子的话每个词跟自己的注意力分数就会很高，而初衷是想要每个词去融合上下文的语义，所以需要把qkv投影到不同的空间中。

       其次，是进行QKV的矩阵运算得到attention矩阵，之后除以根号d，主要因为是做矩阵乘法时，需要先让两个矩阵的元素相乘再相加，如果两个矩阵想乘之后均值为0，方差为d的正态分布了，可能会产生很大的数值，造成个别词的注意力很高，其余很低。这样经过softmax层后导致求导之后梯度很小，不利于优化，所以需要除以根号d进行平滑。

       最后是softmax层和注意力加权求和

• 残差连接+normalization

      先对attention的输出进行投影和dropout，之后再加上原始输入，再过一层layernorm，求导的时候加一个恒等项减少梯度消失的问题

       normalization是提升神经网络的泛化性，如果我们输入跟之前分布不一值的样本，模型可能得到错误的结果，但如果我们把中间的隐藏层都调到均值为0的，方差为1的分布中去，就可以更好利用模型学到的知识

• FFN

     主要作用是给transformer进行了非线性变换，提升拟合能力