transformer
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1.位置编码
2.多头注意力机制
3.残差和layerNorm
4.前馈神经网络
5.面试题讲解
TRM在做一个什么事情
1.transformer多用于机器翻译，简单来说就是 输入 处理 输出
2.细化transformer，上图输入 输出没有变化 transformer模块是由encoders(编码) decoders(解码)组成；类似sequens2sequens；
3.再细化encoders decoders模块，encoders由6个小encoders组成；decoders由6个小decoders组成；这里的6可以自己定，这是一个×N的结构，是一个循环，我们需要注意的一个特点是，这6个encoder结构相同6个decoder结构相同，但是encoder与decoder的结构是不同的。还有一个需要注意的点，6个encoder结构上是完全相同，参数是不一样的(说明在训练的时候并不是训练了一个参数之后就进行copy而是6个都在训练；为什么说这个 因为后期albert就是共享transformer中某些层的参数去减少bert参数量的目的；decoder同理)。
4.transformer原论文中的图：比较清晰的给出了具体的结构，我们可以从中间切成两部分，左半部分是encoders 右半部分是decoders。XN说明N可以由自己定，原论文N=6，还有一个特点encoder与decoder的架构是不相同的 decoder中间多了一层交互层，下面变成了一个masked(被掩盖的多头注意力机制)。
5.我们单独剖析出一个encoder，详细的了解里面的细节。我们可以把单个的encoder分成3个部分，输入 注意力机制 前馈神经网络
输入部分： ①embedding ②位置嵌入
5.1 位置编码
为什么需要：
从RNN引入，对于RNN来说一个共识(很多人会忽略的点)：RNN的参数 u输入参数，w隐层参数，v输出参数这是一套参数 对于RNN的所有的timesteps他们都共享一套参数。也就是说有100个timesteps 但是只有一套参数，更新的时候是更新一套uwv。所以RNN这种展开的结构，符合天然的时序关系，但是对于transformer的多头注意力机制部分来说，我们在处理的时候是有并行化机制的，一句话所有的单词是可以一起处理的，而不是像RNN这样一个一个的喂。这样做增快速度，但是忽略单词之间的序列关系或者说先后关系，所以说transformer相比RNN就缺少了某种东西，这个时候我们就需要位置编码。
5.2 位置编码公式
2i代表偶数，2i+1表示奇数，偶数位置使用sin 奇数位置使用cos。得到位置编码512维度和字向量中的512个维度相加，得到一个最终的512维度作为整个transformer的输入，为什么位置嵌入式有用的？首先要明确一个点：正余弦这个函数对于同一个位置不同的向量使用不同的sin或者cos体现出的是一种绝对位置信息，与此同时绝对位置向量中蕴含着相对位置信息。
但是，这种相对位置信息会在注意力机制那里消失
小tips:RNN的梯度消失有什么不同？
RNN的梯度消失与普通网络的梯度消失并不相同，RNN是一个总的梯度和，他的梯度消失并不是变为0，而是说总梯度被近距离梯度主导被远距离梯度忽略不计。
6.transformer中最核心的部分——attention机制
6.1 基本的注意力机制
人类在看一张图的时候，有重点关注，进一步我们引申一下，婴儿在干嘛这句话更关注的是图片中的哪个区域？这就是注意力机制的基本形式
上图是原论文中的公式，抓住三个重点QKV三个矩阵，我们计算注意力机制的时候一定要有QKV矩阵，QK转置相乘除以某个值做softmax归一化，softmax之后我们得到的是相似度向量，乘以一个V矩阵，得到的应该是一个加权的和。
例子1：
Q：婴儿单词对应的某种向量，
K1~K4代表某种向量
V1~V4代表某种向量
首先是婴儿和左上左下右上右下分别做点乘得到某个值。点乘的结果是一个向量在另一个向量的投影长度，是一个标量，可以反应向量的相似度也就是说两个向量越相似点乘结果也就越大。点乘之后我们要判断婴儿这个词和哪个区域的点乘结果越大。得到结果之后和V矩阵相乘得到attention-value一个加权和。
首先输入的是Q和K1~K4做F函数 ，得到点乘的结果做softmax得到相似度，他们相加为1.和value值相加做乘法得到attention-value
我们已经知道我们需要三个矩阵QKV但是我们在这里都没有说明怎么获取QKV向量，在transformer中是怎么操作的呢？
6.2 在transformer中怎么操作的
输入的词做embedding 分别乘以一个矩阵得到QKV向量。向量相乘得到score 然后除以一个值。为什么要除以一个值，如果qk相乘值很大softmax在反向传播的时候梯度很小，很容易造成梯度的消失。为什么除以根号DK不是其他值，是为了保持方差控制为1 得到之后就可以得到加权和。在实际操作中我们一般使用矩阵，方便并行速度更快。
还有一个细节是多头，我们在上图中只用了一套参数。但是实际参数中我们会使用多套。分别得到各自的QKV；为什么这么做。首先，作者做实验效果很好，以此很多人猜测，多头相当于把原始信息打到不同的空间。原来是一个空间，现在变成两个空间。保证transformer可以注意到不同子空间的信息。捕捉到更全的信息。最后我们需要把多个头合在一起输出，然后乘以一个矩阵，就得到我们多头注意力机制的一个输出
7.残差和LayNorm
x1 x2代表词向量进行输入，和位置编码对位相加得到新的x1 x2经过attention层得到输出结果z1 z2。 现在的输出是z 把x拿过来和输出结果z对位相加(x是经过位置编码的x) x和z相加作为残差的一个结果。经过layernormalization作为一个输出。
7.1残差
原来如果没有残差网络，直接输出fx就可以了，现在有了残差网络，需要把原来的x拿到下面与fx的矩阵进行对位相加。为什么残差结构有用呢？经过BC两层网络A的输出就是x。梯度消失一般是因为连乘产生梯度消失，在残差网络中因为有了1 所以确保了梯度不会为0，所以缓解了梯度消失的出现。这就是NLP中用了残差网络之后可以比较深的原因。
8.Layer Normalization
经典面试题：为什么在这里使用layer normalization而不是使用传统的BN
在NLP中，很少使用BN。因为BN在NLP任务中效果比较差所以不用。但是后期很多论文对BN进行了改进，现在先不去深究
8.1 BN提出的背景
无论在机器学习还是深度学习中，都会经常使用feature scaling 主要是为了消除量纲的影响让模型收敛得更快。
BN的重点在哪里：BN的重点是针对整个batch中的样本在同一纬度的特征的处理。
BN的优点：
第一个是可以解决内部协变量的偏移
第二个是缓解了梯度饱和问题(如果使用sigmoid激活函数的话)，加快收敛
BN的缺点：
第一个是batch_size比较小的时候，效果比较差
第二个是在RNN中，效果比较差。比如现在有一堆样本 batch_size为10 9个样本长度为5。1个样本长度为20.那么在输入的时候前5个单词的均值和方差可以用10个样本算出来。但是第6个单词到第20个单词的均值和方差怎么计算呢？如果只用一个样本计算，就回到第一个问题batch_size很小的时候效果很差。RNN的输入是动态的，所以她不能得到整个batch_size的均值和方差
9.为什么使用layer-norm
理解：为什么layerNorm单独对一个样本的所有单词做缩放可以起到效果。
LN的特点:举个例子：上面讲的最后一个样本有20个单词，LN就是对这20个单词做缩放做均值方差。而BN做的是对第一个单词做均值方差..对第二个单词做均值方差..这样BN的操作在NLP中就会遇到问题，把BN引申到RNN看下图：
如果是针对同一个位置做均值方差，我和今做均值方差，爱和天做均值方差，默认的假设是我和今代表同样的信息，爱和天代表同样的信息。而LN是针对"我爱中国共产党"进行均值方差 他的假设是"我爱中国共产党"是出现在同一个意义信息里。我们这么来想这个问题，我们在获取我爱中国共产党这个句子的句向量的时候，一个常规的做法是做加权的词向量。加权词向量基本假设就是"我爱中国共产党"这句话的所有词是在同一个语义信息下的。所以我们才认为他可以理解的(个人理解)。
9.1前馈神经网络
前馈神经网络其实比较简单，就是这张图的上半部分，Z1通过一个feed forward Z2通过一个feed forward 再加上一个两层全连接再过一个残差和Normalization。
上述就是整个encoder的过程。
10.Decoder
Decoder和encoder一样由完全相同的几个模块堆叠而成Nx
模块1：多头注意力机制，但是这里有个细节点就是masked
masked: 需要对当前时刻之后的单词都mask掉
为什么需要mask：
比如我在输入love的时候输出的是you 如果decoder的输入没有mask和encoder一样的多头注意力机制，那么就是所有的次S I LOVE YOU NOW都会为生成YOU这个结果提供信息。但是这样训练出来的模型在预测时候就会出现一个问题：我们在预测YOU这个单词的时候是没有后面的那些信息的。模型看不见未来时刻的单词。如果不masked YOU NOW 那么模型训练和预测的时候就会存在gap，也就是说训练的时候可以看见YOU NOW 预测的时候看不到，那么预测效果肯定不好。所以我们需要mask。把YOU NOW给的信息抹点不看到他 预测的时候也看不到，这样gap就消失了。
模块2：交互层，比encoder多了一层。
encoder 与 decoder交互的地方。
所有encoder的输出生成值与每个decoder进行交互
encoder生成KV矩阵 decoder生成Q矩阵，交互的时候就是QKV进行交互生成多头注意力机制。
虚线代表KV矩阵的输出，和第一个decoder的Q做一个交互
