Transformer —— 李沐老师论文跟读

论文地址：https://arxiv.org/pdf/1706.03762

摘要

当时的序列转录模型主要依赖于复杂的循环或者卷积神经网络加encoder+decoder架构组成，而论文提出了一种简单的网络架构transformer，在原有的encoder+decoder基础上增加注意力机制，而不使用循环和卷积。

引言

在引言中提到RNN的缺点导致它不能很好地提高机器翻译准确度，主要有以下两点：

1. 由于RNN的时序性，它很难并行，对于第t个单元的状态 h_t ，由于 h_t 是由当前的输入 x_t 和当前的状态 h_t-1 求得，故想得到 h_t 的值我们需要求得前面的 h_t-1 输出完成，使得模型无法并行运行，导致运算性能较差。
2. 由于RNN的历史信息是一步步向后传递，当我们希望保留这些历史信息时，就需要使用较大的 h_t， 这会导致我们的内存开销较大。

通过使用attention机制，我们可以较好地完成模型的并行，我们可以在更少的时间和空间开销之内，做到比之前更好的事情。

相关工作

1. 使用CNN替换掉RNN来减少时序计算
2. 卷积计算时每次只能看到局部像素，需要采用多层卷积操作才能将两个较远的像素联系起来，而使用transformer中的注意力机制可以一次看到所有的像素。
3. 提出了多头注意力机制（Multi-Head Attention）用来模拟卷积神经网络多输出通道的效果。
4. 提出transformer是第一个只依赖自注意力机制（Self-attention）来做encoder到decoder的架构的模型。

模型

transformer模型架构

• encoder & decoder架构

  1. encoder接收一个带有特征值的输入序列 x（x₁, ... , x_n）并转换为对应的向量表示 z（z₁, ... , z_n）作为输出。

     • 作者选用了六个layer，即重复六个encoder结构，每个layer中包含两个sub-layers，第一个子层采用multi-head self-attention结构，第二个子层采用一个简单的 Feed-forward network，对于每个子层使用一个残差连接，然后加上 layer normalization，即LayerNorm（x + SubLayer(x)），同时作者规定输出维度d_model = 512。

     • LayerNorm 与 BatchNorm的区别：
       BatchNorm是对每个batch的每个特征做正则化处理，LayerNorm是对每个batch的每个样本做正则化处理，其中LayerNorm对于不同样本做不同区分，适用于 NLP 任务，而BatchNorm对于图像任务可以减少绝对差异，突出相对差异，加快训练速度，适用于 CV 任务。

     

  2. decoder拿到编码器的输出z，生成输出序列 y（y₁， ... , y_n），区别于编码器，解码器的输出 y_t 是一个一个生成的，该过程称为自回归（auto-regressive）

     • 与ecoder类似，只是多了一个multi-head attention。

• Attention
  

  1. Scaled Dot-Product Attention：

     • 输入包括维度为d_k的queries和keys，以及维度为d_v的values。我们首先计算quary和key的内积作为向量的相似度，然后再除以 \(\sqrt{d_k}\)，最后使用Sorfmax函数获得key的权重（非负且总和为1）将这些权重作用在value上即可得到输出。
     • 在实际中使用矩阵进行计算：
       
     • 常用的attention机制有两种，additive（加和）attention 和 dot-product（点积）attention，在d_k较小时, 两种机制相差不大，但当不缩放较大的d_k时，加和attention有着较优的效果，作者猜测是由于较大的d_k，点积大幅增加，将softmax推向趋于零的程度，为了抵消这种影响使用除以 \(\sqrt{d_k}\) 的方式。

  2. Multi-head attention

     • 先将quary，key，value投影到低维，去做Scaled Dot-Product Attention，这个过程重复h次，然后进行连接，再投影到高维进行输出。作者使用h=8，进行计算，故对于每一个head有h_k = h_v = h_model/h = 64。
       

• self-attention
  每个输入的quary，key，value是由输入x作三次线性变换得到。

• Position-wise Feed-forward network

  • 在encoder和decoder中的每个层都包括前馈网络，分别作用与每个词，其中包括两个线性变换和一个Relu激活函数

    FFN(x) = max(0, xW₁ + b₁)W₂ + b₂

  • 作者给出h_ff = 2048，即W₁将x投影成2048维的向量，然后W₂再将x投影回512维。

• Embedding 和 Softmax

  Embedding用于将输入和输出token转换为h_model维向量。另外将权重乘以\(\sqrt{d_model}\)，因为学习Embedding时会把每一个向量的 L2-norm 学得相对较小，如果维度较大，学到权重的值就会变小，乘以\(\sqrt{d_model}\)放大，再与PE相加使得两者在scale上差不多

• Position Embedding

  与计算机位置编码类似，使用一个长为d_model维度的向量来表示输入token序列中每个词的时序信息（通过周期不同的sin和cos函数计算得到），再将时序信息与嵌入层相加即可完成将时序信息加入输入数据。
  

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