深度学习transformer架构详细详解-编程知识

一、transformer的贡献

transformer架构的贡献：该架构只使用自注意力机制，没有使用RNN或卷积网络。且可以实现并行计算，加快模型训练速度。

（将所有的循环层全部换成：multi-headed self-attention）

二、transformer架构

当前序列模型中编码器和解码器架构的效果会更好（encoder-decoder）。

1、编码器定义：

编码器会将一个输入(x1,x2,x3,x4....xn)的一个序列，表示为一个长度为n的序列（z1,z2,z3,z4...zn）,其中每一个zt，表示的是xt的一个向量。若该序列为一个句子，则第xt就表示第xt个词。则zt就表示第t个词的向量表示。综上就是编码器的输出。

（通过这样的转换，就可以将用户的输入转换为向量表示，使得模型能够正确的处理）

2、解码器的定义：

解码器会拿到编码器的输出，然后会生成一个长为m（y1,y2,y3,....ym）的一个序列，需要注意的是：n和m可能是不一样长的。如：在将中文句子翻译成英文句子的时候，两种语言的长度可能是不一样的。

3、编码器和解码器的差异：

对于编码器而言：在生成对应的序列的时候，可能是一次性全部生成的。但在解码器中，解码器生成序列的时候是一个一个元素生成的。这个过程叫做自回归（auto-regressivet)的一个模型。

4、自回归概念的解释

在一个模型中，你的输入又是你的输出。

实际举例：比如在一个实际的序列模型中，你想模型输入了一句话，经过编码器的处理，变成了一个向量序列z（z1,z2,z3....zn），然后将这个向量序列逐个传递给解码器，解码器得到z1后，根据z1就会得到y1;然后根据自回归原理，y1预测得到y2,y2预测y3，依次类推，就可以得到yn。

5、transformer与encoder-decoder之间的联系

transformer是使用了一个编码器和解码器的架构。更具体的解释为：transformer是将一些注意力和point-wise fully connected layers，一个一个堆在一起的。

既然是讲解transformer架构，那怎么能少了论文中的transformer架构图：

简单解释一下：

我们可以发现这个架构是有两个部分构成，分别是左边的编码器和右边的解码器。然后在编码器的下方，接收一个用户输入。在解码器的下方，也有一个解码器输入，但是这个输入是比较特殊的，我们细看这个架构图，可以发现解码器的输入并不是input，而是output。其实这是因为在做预测的时候，解码器的输入其实就是编码器的输入。所以这是output，表示是的编码器的输出。然后解码器的输入是一个一个往后或往右移动的。

图中的左边N表示编码器这个整体有N个叠加在一起，右边的N作用雷同。

然后左边编码器的输出作为右边解码器的输入。

6、transformer中编码器的深入讲解

编码器是用n等于六个一样的层（layer）,即transformer架构图中的编码器。每个layer中有两个子层（sub-layers）。第一个sub-layer叫做multi-head self-attention。第二sub-layer叫做position-wise fully connected feed-forwad network。对于每个子层，采用了残差连接。最后再使用一个layer notmalization。因为在编码器中使用了残差连接，且残差网络的需求是：输入和输出是一样的大小，如果输入和输出大小不一样，则需要进行投影。所以为了简单起见，论文中奖每一个层的输出的维度变为512，也就是说对一个词，不管是在那一层，就将该词对应的向量表示为512维。

正式基于上述的简单网络设计：

使得该架构可以通过调整n和每一层输出的长度维数这两个参数。

7、transformer中解码器的深入理解

解码器的构成和编码器很像，也是n为6的同样的层构成。每个层中都有两个子层。但是不同的是：编码器中使用了第三个子层，该层同样是一个多头注意力机制，layer notmalization。在解码器中进行的是自回归预测。所以在训练解码器进行预测时候，不应该让解码器看到预测后的结果。

但是在注意力机制里面，可以看到完整的输入，这样就不能达到预测的效果。因此transformer的解决方法是:通过一个带掩码的注意力机制,这样做的目的是：当我们要让模型预测t时刻对应的结果时，模型不能知道t时刻以后的内容。这样就可以达到一个预测的效果。

三.transformer注意力相关知识介绍

1、transformer中注意力定义

注意力函数：是将query和一些关键值（key value）对，映射成一个输出（output）的一个函数。函数涉及到的query、key value 和output都是一些向量。

具体来说注意力机制的输出output是：value的一个加权和。所以这也说明了输出的维度是和value的维度是一样的。

既然output是value的加权和，那么权重是怎么计算得到？

权重是根据key和query的相似度进行计算的。

2、transformer中单个注意力的计算过程（scaled dot-product attention）

transformer中将注意力的计算过程叫做：缩放的点积注意力（scaled dot-product attention）。

这种计算注意力的方法query和key它的长度是等长的，都等于dk。value是dv。

具体的理论计算过程是：将每一个query和key做累积，可以简单的认为是两个向量做“点积”运算。然后再将累积的结果除以根号dk，然后再用一个softmax函数对处理后的结果进行运算得到该query的权重。然后将得到的权重作用到v中就得到输出。

实例的注意力计算过程:刚刚解释了注意力的计算过程，我们发现一个问题，如果我们仅仅是一个query，一个query的计算。则计算的速度是比较慢的。所以在实际计算注意力机制的时候：我们是将query写成一个矩阵（包含n个query），将key写成一个矩阵（包含m个key），这里需要注意的是：query的个数不一定等于key的个数。

①query矩阵的解释：

这时query矩阵是由n个长度为dk的向量构成的二维矩阵。

②key矩阵的解释:

这时key矩阵是由m个长度为dk的向量构成的二维矩阵。

当我们得到query的矩阵和key的矩阵，只需要用query的矩阵点积key矩阵的转置，就会得到一个新的n×m的矩阵（此时这个矩阵的每一行就代表着一个query和key的内积值）。然后再将得到的内积值，除以根号下dk，在将除以dk的结果经过softmax函数进行处理。然后将经过softmax处理后的结果乘以v（其中v是一个m行dv列的矩阵），最后的输出结果就是一个n行dv列的矩阵。

注意力机制一般有两种：加型注意力机制（用于处理query和key不等长的情况）和点积注意力机制（transformer架构中的注意力机制就是基于这种注意力机制，但是除了一个根号dk），正是因为transformer架构中除以了一个数，所以transformer中的注意力机制叫做缩放点积注意力机制

3、transformer计算注意力的时候除以根号dk的解释

在论文中给出了详细的解释：当dk不是很大的时候（dk是指query和key向量对应的长度），可以不除根号dk。但是当dk的值比较大时，就表明向量的长度比较大，所以将这两个向量做点积的时候，这些值比较大也可能比较小，这样就会造成计算得到的结果相对差距会变大。从而大致越大的值经过softmax函数处理后，会更加的接近1；越小的值经过softmax函数处理后，就会更加接近0；最终的结果就会使得计算得到的值是在聚集在“0端” 和“1端”这样就是的结果两级分化。这样的效果就会造成梯度消失或梯度爆炸。

transformer中注意力机制的计算图：

4.transformer中多头注意力机制（Multi-Head Attention）的计算过程

在论文中解释多头注意力机制的由来，是将query、key、value投影到一个低维h次，然后做h次的注意力函数。然后将每一个函数的输出并在一起，然后再投影来得到最终的输出。

论文中举出的公式：

通过以上公式我们可以看出：在计算多头注意力的时候，输入还是以前的q、k、v。但是输出是不同的头进行合并起来（concat），投影到wo里面。然后对每个头，通过一个不同的可以学习的wq,wk,wv投影到低维上面。

在论文中使用8个头，因为在计算注意力的时候，有残差连接，所以输出和出入维度至少是一样的。

所以在投影的时候，它投影的就是你的输出的维度除以h

在论文中因为设置的维度为512维，多头数为8，所以投影维度为512/8=64。

5、transformer中使用多头注意力机制的情况

①在编码器中使用，外部输入的信息经过添加位置编码后，转换为向量。然后将向量一分为三:query,value、key。通过多头注意力机制，将n组q,k,v作为输入，就会得到n个输出。在使用多头注意力机制的时候，会学习到n个不一样的距离空间出来，使得输出输出的东西是不一样的。

②在解码器中底部使用：在解码器中的利用和编码器中利用原理是相似的，但是解码器中多出一个掩码机制，这是因为解码器在预测第t个词的时候，是不能看到第t个词后面的信息。所以要将第t个词后的全部词对应的权重为0。

③在解码器的中间使用：需要注意的是：这时的注意力机制不在是自注意力机制（即q，k,v的来源是不一样的）。此时注意力机制输入的key和value是来自编码器的输出。然后query是来自解码器下一个（与transformer中解码器的结构图对应）attention的输入。这个注意力机制的应用，目的是根据在解码器输入的不一样向量，则会根据当前需要计算的向量，在编码器的输出里面去挑出与该变量最相关的东西，进行计算。

四、transformer中位置前馈网络（position-wise feed-forward networks）讲解

1、位置前馈网络的简单介绍

位置前馈网络（position-wise feed-forward networks ）其实就是MLP（多层感知机）。但是不一样的是把一个MLP对每一个词作用一次，且对每个词作用的是同一个MLP（这就是论文中point wise的意思）。

2、计算公式

公式解释：这个公式中xw1+b1表示一个线性层，然后使用max函数，将线性层的结果与0进行比较，选择较大的数，即表示的一个relu激活函数。然后将relu的结果与w2相乘，加上一个常数b2。从而构成一个新的线性层。

我们知道在论文中，注意力层他的输入：每一个query它对应的哪一个输出，它是长为512，那么就是说公式中的x向量的长度对应就是512,然后论文中的操作根据w1参数，将512投影为2048（即将x向量的维度扩大了四倍）。然后因为position-wise feed-forward networks用到了一个残差连接为了让输出维度和输出维度保持一致，所以会用参数w2将当前长度为2048的向量，投影为长度为512的向量。