李宏毅——transformer

李宏毅——transformer

• 导读
• self-attention
• multi-head self-attention
• 顺序问题
• seq2seq with attention
• transformer
• 网络架构
• attention visualization
• 例子

导读

什么是transformer：

对于序列，常用的是RNN
RNN的问题，不容易并行处理。
所以有人提出了，用CNN来替代RNN。
图中每一个三角形代表一个filter。
但是CNN只能考虑有限的信息，比如图中只有三个，这种可以通过上层的叠加来考虑更多的信息。
这种的好处是可以并行化，但是缺点是要叠很多层，才能看到长期的咨询。

所以的做法是self-attention
它也可以输入是sequence，输出是sequence，它可以看到整个输入的序列，也可以同时计算。

self-attention

首先出现在attention is all you need






是如何做平行化的呢？

multi-head self-attention

mult-head的优点是不同的head可以关注不同的信息，每个head各司其职

顺序问题

对self-attention来说，输入的次序是不重要的
原paper中，使用人工设置的positional vector ei
也可以在xi上append一个one-hot的vector，但是实际的效果是一样的。

Wp可以学习，但是实际上也是手工设置的
如下图

seq2seq with attention

seq2seq由encoder和decoder组成

其中的RNN可以由self-attention取代

具体思想可参考动画

transformer

网络架构

attention visualization

下面的head只考虑临近的关系，上面的考虑更多远的关系

例子

基本上可以用seq2seq的都可以用transformer
比如从文章集合中生成wikipedia

universal transformer
在深度上做RNN，每一层都是一样的transformer
transformer最早用在文字上，现在也可以用在图像上