跟风，听说最近Transformer很热，那肯定有其过人之处，今天大概看了一下最基础版的Transformer，简单说说体会和理解吧，不一定对，希望路过的大神指点。
要说是革命性的变革，那显然不是，Transformer和CNN以及RNN等都是机器学习的范畴，要说一点没变，那也不是，Transformer最大的特点，个人理解，是其Self-Attention机制，至于说这个机制是从哪儿得到的启发，暂不多说，搞过CNN的都知道。搞CNN的都习惯一个图片矩阵，那接下来的见解，我就以二维矩阵来说。
还是原文的图，这里的X是将每一个单词embed到N维的空间中，每一个词对应一个行向量，将一个句子的每一个单词都映射过来，组成一个大小固定的矩阵。对于不同单词数的句子，使用padding的方式扩充。那矩阵到底有多少行？没错，就是你猜的那样，数据库中每个句子的最大单词数。英语老师天天说结合语境，结合语境，那其实就是上下文的关系，这就是Self-Attention的核心思想。具体到数学表达上，这个关系的强弱，就是相关性，那就来劲儿了，协方差矩阵！没错，就是这货，但是原文不是这么描述的，这是本人看完后的第一印象，本篇文章会一直沿用这个词，但是文中并不是标准的协方差，暂且称其为“伪协方差”吧。这里如果对每个单词的embedding编码直接相关，那没意义啊，我们还没有理解这个编码，因此，在Self-Attention的第一步就是做一个矩阵映射，这一组矩阵就是Self-Attention中要训练的矩阵：
至于为啥是Multihead self-attention，原文是说将编码投影到多个子空间中，个人理解这里应该是为了增加几组独立权重，增加参数量，以提升表达能力，跟Inception的感觉有点类似，但是没有Inception多尺度的理解那么直观。经过这一组投影后，得到一组编码：
这些编码，每一行的维度都固定为64。多头自注意力的头数h，取8。这是论文中为了对比单头注意力和多头注意力，保证多头的总维度依旧是512。作者认为，多头注意力使得模型有能力学习到不同子空间的表示。而单头注意力，相当于将所有这些不同子空间取平均了，因而抑制了这一能力。这三组矩阵的名称分别是query/key/value-matrix。
看到现在，这self-attention到底是个啥？关键点来了。我们刚才已经说了，上下文的关系不是词编码直接相关，而是需要映射，这个映射矩阵十分关键，关系到整个编码器的性能，因此，经过投影后的
，就是词编码后经过语义理解的编码，可以进行相关了，论文是让Q和K负责产生权重，V就老老实实代表编码值，经过投影后，Q和K的每一行都是一个单词的投影向量，那就直接把Q和K^T相乘，得到伪协方差矩阵，这里并不是标准的协方差，因为没有去均值，但是意思都差不多，就是两个向量的点积。这个伪协方差矩阵充当的作用就是权重，权重大的会被注意到，也即是self-attention。然后除以维度的平方根，这里的维度是映射后的编码维度，是512/8=64，那么开平方后是8。然后再来个softmax，这里的softmax是针对伪协方差矩阵的每一行进行的，保证每一行的值和为1。softmax后的伪协方差矩阵与V矩阵点积就得到对应组的输出Zi。Zi的行数还是最大单词数，列数是512/8，将8组Zi拼接即可得到与单头self-attention相同维数的编码矩阵。也就是说，下面这个公式是self-attention的核心：
最后将这些scaled的值通过Wo映射回去，与X的形状一致，也就是下一次self-attention的输入。
Transformer的下一步就是前馈网络，熟悉的全连接，全连接层的输入输出都是512，中间层是2048：
这个全连接层在每一层的不同时间步是共享的，但是在不同层是独立的。我是理解是，所有单词都共享这两个全连接层的参数？
然后就是残差网络，输入和该层输出相加后layer normalization：
因为模型不包含循环或卷积，因此需要加入时间序列信息，原文是在编解码器的embedding层后加入的，
解码器中有个因果关系的控制，这里就不多说了。
损失函数是交叉熵，优化方法是Adam。
总结一下，个人理解的Transformer和CNN的区别：
1、Transformer还是机器学习，但是没有卷积、pooling等操作，也没有循环；
2、很好的利用了每一行数据之间的相关性，机制的解释性是比较强的，更适用于NLP；
3、CNN关注于二维局部数据之间的相互关联，随着层的加深，关注区域会更广，更适用于图像处理。
不过，最近听说Transformer在很多图像处理领域中屠杀CNN，所以先看看Transformer的基础。最大是体会就是，Transformer中引入了基于伪协方差的Self-attention！
