输入n个向量，要输出相同个数的向量（比如，输入一个句子，输出句子中每个词的词性。每个单词转化为向量可以用one-hot vector或者word embedding方法）
如果将每个向量连一个FC（fully connected network），会出现像 I saw a saw这种情况，两个saw单词一样，所以两个FC输出结果也会一样
这时，我们可以在FC之前加一层网络，这个网络要考虑到整个句子，即self-attention
要考虑当前向量和其余向量的相似程度，流程如下
先由某个向量通过运算（其中$W^q,W^k,W^v$为矩阵，需要通过学习得出）来求出对应的query，key和v，将当前向量的query和自己及其余向量的key做点乘，得到的$\alpha$就是原始的相似度，再通过softmax归一化得到了权重$\alpha^\prime$（不一定是softmax，也可以用Relu等，只是一般softmax），最后将对应的权重和系数v相乘再累加，得到了当前向量所对应的输出
从矩阵的角度来看：
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做运算时候都与第一个k做运算，同理，得到第一个输出和第二个输出，在这两个输出线性组合得到最终的输出
总结一下：
- 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）。