变形金刚
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Photation is All You Need
在说变形金刚之前，我们考虑几个问题
LSTM,GRU的缺点有哪些，它有什么可取之处
很显然， LSTM , GRU 以及普通的 RNN 模型严重依赖上一个时间点的结果，这限制了模型的并行性。此外，对于超长文本，即使是 GRU LSTM 表现也不够好。
为什么要利用 CNN 替代 RNN ？
CNN的缺点有哪些 ？
Transformer
Transformer 是一个 enc-dec 的结构
enc 和 dec 具体如下
输入数据编码
Word2Vec
除了第一层的词向量是 Word2Vec 其他的都是上一个 enc 的输出
Self-Attention
我们想用 Self Attention 找到句子中每个词和哪个有关联，例如上面这句话，我们要做的就是找到it 指代的是
在 selfattention 中 ，每个单词有三个不同的向量 Q K V ，它们是嵌入向量乘上三个不同的权重矩阵得到的。
计算流程如下
换句话说，最后得到的效果是这样的
这里需要进一步的解释：
1.在矩阵计算中，点积可以用来计算两个矩阵相似度，因此使用 来计算矩阵的相似度，然后加权匹配输出，权重恰好是这个相似度
2.但是此时存在的一个问题是梯度不一定稳定，通过玄学我们得到了把最后得分除 也就是 k 向量维度的根号可以让梯度更稳定的结论
3.但是权重还没有归一化，我们还得采用一个 函数归一化
4.此时我们得到的值再与 乘，这里需要注意到 得到 （放张图说明一下，图源见水印）
Multi-Head Attention
多头注意力
这相当于多个不同的 self-attention 的集合，例如在 的情况，我们可以得到 个特征矩阵，把它拼接后再来一个全连接层可以得到最后的输出
在 enc-dec attention 中， 解码过程是由顺序的，我们没有办法看到之后的解码结果，这种情况下就称为 masked multi-head attention
以上是一个完整的 enc-dec 网络，我们可以堆叠这样的网络
现在您应该能看懂变形金刚了
Position Embedding
通过常识我们可以得到，汉字的序顺并不影响读阅，但是存在这种问题
Mcggvc 吊打 scmmm
如果我们机器学习把 Mcggvc 吊打 scmmm 和 scmmm 吊打 Mcggvc 混为一谈，那就说明报道出了偏差，是要负责任的。
我们可以让输入的 embedding 加一层时序的编码
感性理解一下
我也不知道为什么会用这个函数，可以感性理解一下的就是 也就是能捕捉到单词之间的相对位置（我没懂这一块）
Why LayerNormalization
这个和 BN 一样都是减去均值除以方差，但是由于 transformer 我们输入的是一个句子 ，每个句子有很多个单词 ，每个单词都有一个向量表示，它是三维的
LN 不需要全局的均值和方差，因为这是对每一个样本（一句话）来做的。 考虑到句子长度不同，BN算出来的均值和方差抖动很大，所以此时只能用LN
