解决的问题：输入 \(n\) 个向量，输出相同个数的向量。（如，输入一个句子，输出句子中每个词的词性。每个单词转化成向量可以用 one-hot vector、word embedding 方法等）
一个比较初级的想法：将每个向量都连上去一个 FC（fully connected network），但是这样有个问题是，如果遇到一个句子中有两个相同的单词，在两个 FC 中得出的结果都应该相同，但是实际上可能是不同的。
这启示我们，可以在 FC 之前加一层网络，这个网络考虑到了整个句子，这就是 self-attention
内部结构
可以考虑当前向量和其余向量的相似程度，如果相似程度高，那么这个向量对应的输出中对应的向量的权重就大
如何衡量相似程度？用余弦相似度，即 dot-product
具体公式如下：
先由某个向量通过运算（\(W^q, W^k, W^v\) 为矩阵，需通过学习得出）求出对应的 query、key 和 v，将当前向量的 query 和其余向量的 key 做点乘（特殊的，自己的 query 和自己的 key 也要做），得到的 \(\alpha\) 就是原始的相似度，再通过 softmax 归一化就得到了权重 \(\alpha'\)
最后，将对应的权重和系数 \(v\) 相乘再相加，就得到了当前向量对应的输出
总的流程就是，考虑当前输入的向量 \(a^i\)，由 3 个矩阵求出所有向量对应的 q、k、v，再用当前向量的 q 去点乘其它向量的 k，得到原始的 \(\alpha^{i,x}\)，softmax 之后得到 \(\alpha'\)，再用 \(\alpha^{i,x}\) 和 \(v^x\) 相乘相加得到输出
用矩阵的形式写出：
还有一种扩展：multi-head self-attention，就是每个向量产生出两个 q、k、v，第一个 q 做运算的时候都与第一个的 k 做运算，其余同理，得到第一个输出。同理得到第二个输出，在将这两个输出线性组合得到最终的输出。
一些相关的成果
- 可以在加上一个和位置有关的参数：Positional Encoding
- 发现 dot-product 做的事情和 CNN 中 filter 对每一个 receptive field 做的事相似，这两者有什么关系？事实上，CNN 是 self-attention 的特殊版，因为 CNN 是对每一个感受野做运算，而 self-attention 实际上是拿每一个序列中的向量和序列中的所有向量做运算，相当于把感受野设置为整个序列。在数据量相对较小的时候，CNN 效果好，数据量极大的时候，self-attention 较好
- self-attention 和 RNN 的关系？比 RNN 更强。首先，RNN 是串行的，无法并行；其次，RNN（双向 RNN 也是）对于头和尾两个元素的相关性没有那么高，但是 self-attention 没有这个问题
- 由于需要更新的是整个矩阵，运算量较大，因此产生了许多其它的变形（如 transformer）。