transformer
transformer架构
transformer的编码器是由多个相同的层叠加而成的，每个层都有两个子层
第一个子层是多头自注意力汇聚，第二个子层是基于位置的前馈网络
收到残差网络的启发，每个子层都采用了残差连接
transformer解码器也是由多个相同的层叠加而成的，并且层中使用了残差连接和层规范化。除了编码器中描述的两个子层之外，解码器还在这两个子层中插入了第三个子层，成为编码器-解码器注意力层，
多头注意力
多头注意力是一种特殊的使用自注意力的结构
是说同一k,v,q，希望抽取不同的信息，例如短距离关系和长距离关系
多头注意力使用h个独立的注意力池化，合并各个头输出得到最后的输出
有掩码的多头注意力
训练解码器对于序列中一个元素输出时，不应该考虑该元素之后的元素，可以通过掩码来实现，也就是计算X_i输出时，假装当前序列长度为i
基于位置的前馈网络
也就是图中的逐位前馈网络
实际上就是全连接，batch_size,n—》序列长度,dimension
由于n的长度不是固定的
- 将输入形状由(b,n,d)变换成(bn,d)
- 作用两个全连接层
- 输出形状由(bn,d)变换回(b,n,d)
- 等价于两层核窗口为1的一维卷积层
层归一化
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