小白深度学习入门系列
什么是Transformer
Transformer是什么？一句话来讲，就是完全利用attention机制来解决自然语言翻译问题。
当然这说了跟没说一样，attention机制也许大家知道，但attention何德何能，能干掉良好运行多年的RNN/LSTM呢？也许我们可以通过内窥Transformer的架构来解释这个问题。
Transformer的结构
先来看结构，Transformer总体分为encoder和decoder部分，每块各有多个层。
encoder里的每层有self attention和feed forward两层。其中encoder输入是n个词向量，n是输入最长的句子里单词数量。
decoder的输出则是类似传统的seq2seq结构，是一个一个目标语言的单词。
Self Attention
self attention究竟什么意思？很简单，self attention假设：一个句子中每个单词的含义，都部分取决于该句子里其他词。
这听着像是废话，但如果我们想用词向量来表示一个词，那很直观我们可以得出，一个句子中的一个词向量，他的计算是依赖于该句子的其他词向量的。
那具体怎么计算每个词向量呢？这个计算过程就是self attention encoding的目的，即，将句子中每个
原始词向量
按照attention加权相加，求出
新的词向量
。
Attention加权相加
attention加权相加又是什么意思？句子里每个词（包括目标词自己）都对目标词有一个attention（这是个标量，即权重a），同时每个词都有自己的一个词向量表示（这个向量我们用V表示）。
每个V是靠着这个简单的word embedding过程得来的。那么每个a怎么来的？
因为这个a是表示当前attention的词对目标词权重，那很直观的，这个a值应该只凭当前词和目标词关系算出来。
怎么算呢？我们假设
目标词本身有个向量
（即下图中的q），而句子中每个词有个
专门用来算别的词的向量
（即下图中的k），这俩都是word embedding得到的。
它俩（q和k）一乘，就得到当前词对目标词的权重a（即下图中的q x k，它是一个向量，不同的值对应不同颜色的竖线，蓝色表示整数，蓝色越深则值越大，橘色表示复数，颜色越深则值越小）。
得到了所有词对目标词的权重之后，还有个问题，这些权重加起来应该等于1。于是我们在权重计算之后套一个softmax，解决问题。
Multi-heading
那什么是multi-heading？multi-heading就是同样这个取新词向量Z的事儿，咱们干8遍，得到Z1 ~ Z8。
得到这8个值之后，将每个词的所有Z连在一起，粘成一个巨大的词向量。这个词向量作为后续feed forward层的输入。可以说是相当简单粗暴了。
Position Encoding
咱们刚才聊了这么多，有个问题一直忽略了——这个模型只知道词和词之间的影响力，但它根本没考虑这些词的顺序。顺序多么重要，怎么可能不在考虑范围内！
Transformer解决的方法也是很直白，你不是不知道位置信息吗？好，我给你每个词都加上一个位置信息。这就是Position Encoding！
注意，这个加是在原有词向量上叠加一个同维度表示位置的向量，不是粘在后边。
这个位置向量怎么生成？论文里写了算法，这里不展开，感兴趣同学可以去看。关于这个方法的直观理解是什么呢？文章里这句话有意思了，大家仔细读读：
The intuition here is that adding these values to the embeddings provides meaningful distances between the embedding vectors once they’re projected into Q/K/V vectors and during dot-product attention.
什么意思呢？就是说原本在高维空间里，词向量之间都是以原点为起点的向量，现在通过这种方法，让词向量之间产生了距离。
也就是，一句话里的各个词向量通过这种方法，实际上组成了一个高维的像蛇一样的线段，而这条高维空间的“蛇”就表示这句话本身。
是不是挺有创意的？
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