BERT基础（一）：self_attention自注意力详解_bertselfattention

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BERT中的主要模型为Transformer，而Transformer的主要模块就是self-attention。为了更好理解bert，就从最基本的self-attention 开始。之后的博文则一步一步推进到bert。

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参考：李宏毅2019年新增课程 week 15 transformer 课程笔记

视频及课件地址：https://www.bilibili.com/video/av65521101/?p=97

一、RNN和CNN的局限

RNN的输入是一串vector sequence，输出是另外一串vector sequence。如果是单向的RNN，输出是$b^4$的时候，会把 $a^1$到$a^4$通通都看过，输出$b^3$的时候，会把 $a^1$到$a^3$都看过。如果是双向RNN，输出每一个$b^1$到$b^4$的时候，已经把整个input sequence通通都看过。

RNN存在的问题是不容易被平行化，即假设单向的情况下要算出 $b^4$，需要先看 $a^1$再看$a^2、a^3、a^4$才能算出。

解决方法：用CNN代替RNN。如图，input一个sequence $a^1$到 $a^4$，每一个三角形代表一个filter（滤波器），输入是sequence 中的一小段，输出一个数值。若有一堆filter，输入是一个sequence，输出是另外的sequence。

CNN也有办法考虑更长的资讯，只要叠加很多层，上层的filter就可以考虑比较多的资讯。举例来说，叠了第一层CNN再叠第二层的CNN，第二层CNN的filter 会把第一层的output当作input。如图，蓝色的filter由$b^1,b^2,b^3$决定输出，而$b^1,b^2,b^3$是由来 $a^1$到 $a^4$决定他们的输出，所以等同于蓝色的filter 已经看到了 $a^1$到 $a^4$的内容。CNN的好处是可以平行化，每一个同颜色的filter可以同时计算。

CNN 的缺点：每一个CNN只能考虑非常有限的内容，要叠很多层才能看到长期资讯。

二、 self-Attention

假设我们想用机器翻译的手段将下面这句话翻译成中文：

“The animal didn’t cross the street because it was too tired”

“The animal didn’t cross the street because it was too wide”

当机器读到“it”时，“it”代表“animal”还是“street”呢？对于人类来讲，这是一个极其简单的问题，但是对于机器或者说算法来讲却十分不容易。

self-Attention则是处理此类问题的一个解决方案，当模型处理到“it”时，self-Attention可以将“it”和“animal‘联系到一起。

它是怎么做到的呢？

通俗地讲，当模型处理一句话中某一个位置的单词时，self-Attention允许它看一看这句话中其他位置的单词，看是否能够找到能够一些线索，有助于更好地表示（或者说编码）这个单词。

1. self-Attention优势

Self-Attention：输入和输出都是sequence，跟Bi-RNN有同样的能力，每个输出都看过input sequence，但特别的地方是 $b^1$到<$b^4$可以并行计算。

self-Attention这个概念最早出现在谷歌的论文 Attention is all you need，意思是不需要CNN也不需要RNN，唯一需要的就是attention。

2. self-Attention具体推导过程

如图：

（1）$x^1$到$x^4$是$inputsequence$，每一个$input$通过$embedding$ 乘上一个矩阵，变成$a^1$到$a^4$：
$$a^i=W{x}_{}$$