Attention Is All Your Need

**Attention Is All You Need**

Transformer架构是一种自注意力机制（Self-Attention Mechanism）的神经网络模型，最初由Vaswani等人在2017年的论文《Attention Is All You Need》中提出。该模型的出现标志着序列到序列任务（如机器翻译、文本生成等）的转折点，使得这些任务变得更加高效和准确。

**背景**

传统的神经网络模型，尤其是递归神经网络（RNN），在处理序列数据时存在一些问题，如长依赖性（Long-Dependency）、梯度消失（Gradient Vanishing）等。这些问题使得RNN难以有效地捕捉序列中的长距离依赖关系。

**Transformer**

Transformer架构通过引入自注意力机制来解决上述问题。它将输入序列分成多个小块，每个块都可以与其他所有块进行交互，从而捕捉到整个序列的信息。

### Transformer结构Transformer结构主要由以下几个部分组成：

* **Self-Attention Mechanism**：这是Transformer最核心的部分，它允许模型在输入序列中找到相关的信息。
* **Feed Forward Network（FFN）**：用于捕捉序列中的局部依赖关系。
* **Layer Normalization**：用于标准化每个位置的输出。

### Self-Attention MechanismSelf-Attention Mechanism是Transformer最关键的部分，它允许模型在输入序列中找到相关的信息。它通过计算每个位置与其他所有位置之间的注意力权重来实现这一点。

####代码示例

import torchimport torch.nn as nnclass SelfAttention(nn.Module):
 def __init__(self, num_heads=8, hidden_size=512):
 super(SelfAttention, self).__init__()
 self.num_heads = num_heads self.hidden_size = hidden_size self.query_linear = nn.Linear(hidden_size, hidden_size)
 self.key_linear = nn.Linear(hidden_size, hidden_size)
 self.value_linear = nn.Linear(hidden_size, hidden_size)

 def forward(self, x):
 # Query Linear query = self.query_linear(x)
 # Key Linear key = self.key_linear(x)
 # Value Linear value = self.value_linear(x)
 # Attention Mechanism attention_weights = torch.matmul(query, key.T) / math.sqrt(self.hidden_size)
 attention_weights = F.softmax(attention_weights, dim=-1)
 # Output output = torch.matmul(attention_weights, value)
 return outputclass Transformer(nn.Module):
 def __init__(self, num_heads=8, hidden_size=512):
 super(Transformer, self).__init__()
 self.self_attention = SelfAttention(num_heads=num_heads, hidden_size=hidden_size)
 self.feed_forward_network = nn.Linear(hidden_size, hidden_size)

 def forward(self, x):
 output = self.self_attention(x)
 output = F.relu(output)
 output = self.feed_forward_network(output)
 return output

### Feed Forward Network（FFN）

Feed Forward Network是Transformer中用于捕捉序列中的局部依赖关系的部分。它通过两层全连接网络来实现这一点。

####代码示例

import torchimport torch.nn as nnclass FeedForwardNetwork(nn.Module):
 def __init__(self, hidden_size=512):
 super(FeedForwardNetwork, self).__init__()
 self.linear1 = nn.Linear(hidden_size, hidden_size)
 self.relu = nn.ReLU()
 self.linear2 = nn.Linear(hidden_size, hidden_size)

 def forward(self, x):
 output = self.linear1(x)
 output = self.relu(output)
 output = self.linear2(output)
 return output

### Layer NormalizationLayer Normalization是Transformer中用于标准化每个位置的输出的部分。它通过计算每个位置的均值和标准差来实现这一点。

####代码示例

import torchimport torch.nn as nnclass LayerNormalization(nn.Module):
 def __init__(self, hidden_size=512):
 super(LayerNormalization, self).__init__()
 self.layer_norm = nn.LayerNorm(hidden_size)

 def forward(self, x):
 output = self.layer_norm(x)
 return output

### 总结Transformer架构通过引入自注意力机制来解决序列到序列任务中的长依赖性问题。它将输入序列分成多个小块，每个块都可以与其他所有块进行交互，从而捕捉到整个序列的信息。Feed Forward Network是Transformer中用于捕捉序列中的局部依赖关系的部分，Layer Normalization是用于标准化每个位置的输出的部分。

### 参考* Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, A. N., ... & Polosukhin, I. (2017). Attention Is All You Need. Advances in Neural Information Processing Systems,30.
* Devlin, J., Chang, M. W., Lee, K., & Toutanova, K. (2018). BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding. arXiv preprint arXiv:1810.04805.