原文地址： https://terrifyzhao.github.io/2019/01/11/Transformer模型详解.html
Transformer，抛弃了以往深度学习任务里面使用到的 CNN 和 RNN ，目前大热的Bert就是基于Transformer构建的，这个模型广泛应用于NLP领域，例如机器翻译，问答系统，文本摘要和语音识别等等方向。
Transformer总体结构
和Attention模型一样，Transformer模型中也采用了 encoer-decoder 架构。但其结构相比于Attention更加复杂，论文中encoder层由6个encoder堆叠在一起，decoder层也一样。
每一个encoder和decoder的内部简版结构如下图：
对于encoder，包含两层，一个self-attention层和一个前馈神经网络，self-attention能帮助当前节点不仅仅只关注当前的词，从而能获取到上下文的语义。
decoder也包含encoder提到的两层网络，但是在这两层中间还有一层attention层，帮助当前节点获取到当前需要关注的重点内容。
现在我们知道了模型的主要组件，接下来我们看下模型的内部细节。首先，模型需要对输入的数据进行一个embedding操作，也可以理解为类似w2c的操作，enmbedding结束之后，输入到encoder层，self-attention处理完数据后把数据送给前馈神经网络，前馈神经网络的计算可以并行，得到的输出会输入到下一个encoder。
Self-Attention
接下来我们详细看一下self-attention，其思想和attention类似，但是self-attention是Transformer用来将其他相关单词的“理解”转换成我们正在处理的单词的一种思路，我们看个例子：
The animal didn't cross the street because it was too tired
这里的it到底代表的是animal还是street呢，对于我们来说能很简单的判断出来，但是对于机器来说，是很难判断的，self-attention就能够让机器把it和animal联系起来，接下来我们看下详细的处理过程。
1、首先，self-attention会计算出三个新的向量，在论文中，向量的维度是512维，我们把这三个向量分别称为Query、Key、Value，这三个向量是用embedding向量与一个矩阵相乘得到的结果，这个矩阵是随机初始化的，维度为（64，512）注意第二个维度需要和embedding的维度一样，其值在BP的过程中会一直进行更新，得到的这三个向量的维度是64低于embedding维度的。
那么Query、Key、Value这三个向量又是什么呢？这三个向量对于attention来说很重要，当你理解了下文后，你将会明白这三个向量扮演者什么的角色。
2、计算self-attention的分数值，该分数值决定了当我们在某个位置encode一个词时，对输入句子的其他部分的关注程度。这个分数值的计算方法是Query与Key做点成，以下图为例，首先我们需要针对Thinking这个词，计算出其他词对于该词的一个分数值，首先是针对于自己本身即q1·k1，然后是针对于第二个词即q1·k2
3、接下来，把点成的结果除以一个常数，这里我们除以8，这个值一般是采用上文提到的矩阵的第一个维度的开方即64的开方8，当然也可以选择其他的值，然后把得到的结果做一个softmax的计算。得到的结果即是每个词对于当前位置的词的相关性大小，当然，当前位置的词相关性肯定会会很大
4、下一步就是把Value和softmax得到的值进行相乘，并相加，得到的结果即是self-attetion在当前节点的值。
Multi-Headed Attention
这篇论文更牛逼的地方是给self-attention加入了另外一个机制，被称为“multi-headed” attention，该机制理解起来很简单，就是说不仅仅只初始化一组Q、K、V的矩阵，而是初始化多组，tranformer是使用了8组，所以最后得到的结果是8个矩阵。
这给我们留下了一个小的挑战，前馈神经网络没法输入8个矩阵呀，这该怎么办呢？所以我们需要一种方式，把8个矩阵降为1个，首先，我们把8个矩阵连在一起，这样会得到一个大的矩阵，再随机初始化一个矩阵和这个组合好的矩阵相乘，最后得到一个最终的矩阵。
Positional Encoding
到目前为止，transformer模型中还缺少一种解释输入序列中单词顺序的方法。为了处理这个问题，transformer给encoder层和decoder层的输入添加了一个额外的向量Positional Encoding，维度和embedding的维度一样，这个向量采用了一种很独特的方法来让模型学习到这个值，这个向量能决定当前词的位置，或者说在一个句子中不同的词之间的距离。这个位置向量的具体计算方法有很多种，论文中的计算方法如下：
其中pos是指当前词在句子中的位置，i是指向量中每个值的index，可以看出，在偶数位置，使用正弦编码，在奇数位置，使用余弦编码；
Layer normalization
在transformer中，每一个子层（self-attetion，ffnn）之后都会接一个残缺模块，并且有一个Layer normalization
主要讲解下Layer normalization。Normalization有很多种，但是它们都有一个共同的目的，那就是把输入转化成均值为0方差为1的数据。我们在把数据送入激活函数之前进行normalization（归一化），因为我们不希望输入数据落在激活函数的饱和区。
说到 normalization，那就肯定得提到 Batch Normalization。BN的主要思想就是：在每一层的每一批数据上进行归一化。我们可能会对输入数据进行归一化，但是经过该网络层的作用后，我们的数据已经不再是归一化的了。随着这种情况的发展，数据的偏差越来越大，我的反向传播需要考虑到这些大的偏差，这就迫使我们只能使用较小的学习率来防止梯度消失或者梯度爆炸。
BN的具体做法就是对每一小批数据，在批这个方向上做归一化。如下图所示：
可以看到，右半边求均值是沿着数据 batch_size的方向进行的，其计算公式如下：
那么什么是 Layer normalization 呢？它也是归一化数据的一种方式，不过 LN 是在每一个样本上计算均值和方差，而不是BN那种在批方向计算均值和方差！
到这里为止就是全部encoders的内容了，如果把两个encoders叠加在一起就是这样的结构
Decoder层
可以看到decoder部分其实和encoder部分大同小异，不过在最下面额外多了一个masked mutil-head attetion，这里的mask也是transformer一个很关键的技术，我们一起来看一下。
Mask
mask 表示掩码，它对某些值进行掩盖，使其在参数更新时不产生效果。Transformer 模型里面涉及两种 mask，分别是 padding mask 和 sequence mask。
其中，padding mask 在所有的 scaled dot-product attention 里面都需要用到，而 sequence mask 只有在 decoder 的 self-attention 里面用到。
Padding Mask
什么是 padding mask 呢？因为每个批次输入序列长度是不一样的也就是说，我们要对输入序列进行对齐。具体来说，就是给在较短的序列后面填充 0。但是如果输入的序列太长，则是截取左边的内容，把多余的直接舍弃。因为这些填充的位置，其实是没什么意义的，所以我们的attention机制不应该把注意力放在这些位置上，所以我们需要进行一些处理。
具体的做法是，把这些位置的值加上一个非常大的负数(负无穷)，这样的话，经过 softmax，这些位置的概率就会接近0！
而我们的 padding mask 实际上是一个张量，每个值都是一个Boolean，值为 false 的地方就是我们要进行处理的地方。
Sequence mask
文章前面也提到，sequence mask 是为了使得 decoder 不能看见未来的信息。也就是对于一个序列，在 time_step 为 t 的时刻，我们的解码输出应该只能依赖于 t 时刻之前的输出，而不能依赖 t 之后的输出。因此我们需要想一个办法，把 t 之后的信息给隐藏起来。
那么具体怎么做呢？也很简单：产生一个上三角矩阵，上三角的值全为0。把这个矩阵作用在每一个序列上，就可以达到我们的目的。
-> 对于 decoder 的 self-attention，里面使用到的 scaled dot-product attention，同时需要padding mask 和 sequence mask 作为 attn_mask，具体实现就是两个mask相加作为attn_mask。
-> 其他情况，attn_mask 一律等于 padding mask。
输出层
当decoder层全部执行完毕后，怎么把得到的向量映射为我们需要的词呢，很简单，只需要在结尾再添加一个全连接层和softmax层，假如我们的词典是1w个词，那最终softmax会输入1w个词的概率，概率值最大的对应的词就是我们最终的结果。
感谢原文作者的讲解！