Transform

下图是Transform 的整体架构，由decoder和encoder构成，下面分部分对Transform的结构进行分析 (下图来自于论文Attention is all you need)。

(论文链接https://arxiv.org/pdf/1706.03762.pdf)

1.Encoder

Encoder 主要是用来对句子的输入进行编码，下面用 ”我爱学习“ 这句话为例子解析编码过程。

首先是以词向量的形式进行输入，并且这里的词向量加入了positional encoding，也就是位置信息，来标定 ’我‘ ’爱‘ ’学‘ ’习‘ 这四个词向量的位置。

下一步就是将融合了位置信息的词向量输入到self-Attention 中进行编码

1.1 Self-Attention

Self-Attention 的过程如下图所示

以第一个向量为例，对它进行变换生成Q,K,V。首先Q输入到第一个Attention中，然后分别和所有的K生成权重，然后根据权重对所有的V加权求和得到第一个Attention输出，其他的Attention类似，最终可以得到四个红色的向量。
注:图中只画出了第一个Attention的输入关系，其他的类似。
在输出红色的向量之后，红色的向量还要再加上原来的输入向量，然后再进行Norm操作，得到黄色的向量。

1.2 Multi-Head Attention

所谓多头注意力机制，也就是多次进行自注意力机制编码，如下图所示。

1.3 Feed Forward

FF层比较简单，即为将Muti-head Attention 输出的向量通过全连接层,并与自己相加。

2 Decoder

2.1 Masked-Multi-head Attention

Masked 的意思即为在产生第n个编码的时候只能考虑第n个和第n个之前的信息，不能考虑之后的信息。
注：只画出了V的输入关系。

2.2 Cross Attention

右边绿色的向量为解码器的输入，在机器翻译任务中就是，要翻译成的语言比如说’I love learning’ ,0表示开始产生。Cross Attention 就是将decoder的编码作为Q和将Encoder的输出作为K,V进行Multi-Head Self-Attention。

3 Decoder 训练过程

Decoder在训练过程中是并行进行的，也就是说‘I love learning’ 是同步输入解码器的，输入的是标准答案‘I love learning’
在inference过程中，不是并行需要一个一个的输出，先产生 I, 在根据I产生love ，当然可能产生的不是love而是like。

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