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1、已有Seq2Seq模型

Seq2Seq模型是处理序列到序列问题的利器，尤其是在神经网络翻译（NMT）方面，取得了很大的成功。Seq2Seq由一个encoder和一个decoder构成，encoder把观测样本X编码成一个固定长度的隐变量Z，decoder再把隐变量Z解码成输出标签Y[1]。传统的Seq2Seq模型把观测样本编码成一个固定长度的隐变量Z，这个操作被认为限制了Seq2Seq模型的能力。因此，后来提出了基于attention mechanism的RNNSearch模型（Seq2Seq+attention mechanism），在decoder端，采用含一个隐含层的前向网络，采用自适应（adaptive）的方法来计算观测序列X中，每个word与输出标签Y的权重[2]。FaceBook提出了由CNN构成的Seq2Seq模型，完全采用堆叠的CNN来构建encoder和decoder，通过CNN的堆叠方式来回去sequence中long-range dependencies关系，在decoder端采用了多层的attention机制。堆叠CNN之间采用加入残差的GLU单元来连接，加快计算的同时最大限度保留输入sequence的信息[3]。

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2、已有Seq2Seq模型优缺点分析

传统的基于CNN或RNN的Seq2Seq模型都存在一定的不足：CNN不能直接用于处理变长的序列样本，RNN不能并行计算，效率低。虽然完全基于CNN的Seq2Seq模型可以并行实现，但非常占内存，很多的trick，大数据量上参数调整并不容易。传统的Seq2Seq模型不适用于长的句子，Seq2Seq+attention虽然提升了处理长句子的能力，但encoder解码得到隐变量Z时，任然对观测序列X的计算添加了约束。

基于Attention Mechanism + LSTM的Seq2Seq模型的优点：自适应地计算一个权值矩阵W，权重矩阵W长度与X的的词数目一致，每个权重衡量输入序列X中每个词对输入序列Y的重要程度，不需要考虑输入序列X与输出序列Y中，词与词之间的距离关系。缺点：attention mechanism通常是和RNN结合使用，但RNN依赖t-1的历史信息来计算t时刻的信息，因此不能并行实现，计算效率比较低，特别是训练样本量非常大的时候。

基于CNN的Seq2Seq+attention的优点： 基于CNN的Seq2Seq模型具有基于RNN的Seq2Seq模型捕捉long distance dependency的能力，此外，最大的优点是可以并行化实现，效率比基于RNN的Seq2Seq模型高。缺点：计算量与观测序列X和输出序列Y的长度成正比。

针对基于CNN和RNN的Seq2Seq模型存在的不足，本文提出了一种完全基于Attention Mechanism（Self Attention）的Transformer机制：抛弃CNN和RNN，基于Attention来构造encoder和decoder，搭建完全基于Attention的Seq2Seq模型。

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3、All Attention Seq2Seq模型基本单元分析

1）、Add & Norm（AN）单元

Add & Norm = LayerNorm（x + Sublayer（x）），Sublayer是前面部分（Multi-Head attention或FeedFoward Layer）的输出，这种连接方式有两个明显好处：

（1）、训练速度快。LayerNorm是Batch Normalization的一个变体，在之前文章《》进行了详细的讲解。简要对比下BN与LN：LN是本次输入模型的一组样本做进行Normalization，BN是对一个batch数据进行Normalization。因此，LN可以用于RNN规范化操作，但BN不行。我个人经验是：基于LN的加速比BN快8-10倍。

（2）、引入了残差，尽可能保留原始输入x的信息。

2）、Scaled Dot-Product Attention and Multi-Head Attention单元

Attention有三个输入：query，keys，values，一个输出，选择三个输入是考虑到模型的通用性（Generative）。输出是value的加权求和，value的权重来自于query和keys的乘积，经过一个softmax之后得到。可以得到scaled dot-product attention的公式（1）所示：

为什么除一个dk的根号：常用的attention机制有additive attention，简写成AA（由一个前向神经网络实现）和dot-product（multiplicative）attention，简写成DA。虽然两种方法理论上的复杂度类似，但DA实际运行速度更快且更节省内存。当dk值比较小时，两种算法效果相当，但当dk值比较大时，AA比DA要好，原因可能是DA中Q与K的点乘得到的值过大。

Multi-Head Attention：对输入K,V,Q,，采用不同的权重，连续进行H词Scaled Dot-Product Attention，类似于卷积网络里面采用不同的卷积核多次进行卷积操作。Multi-Head Attention可以使模型从不同的角度来获取输入X的不同subspaces representation。同时，对每个维度多了reduce，使multi=head attention总的计算量与single-head attention一致。

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3）、结构中逐项的feed-forward网络作用

Attention的sublayer之间嵌入一个FFN层，两个线性变换组成：FFN（x）=max（0，x*W1 + b1）W2 + b2。同层拥有相同的参数，不同层之间拥有不同的参数。目的应该是提高模型特征抽取的能力，考虑到效率，选择两个线性变换。

4）、Position Encoding

网模型的输入embedding中添加position embedding，使网络可以获得输入序列的位置（positions）之间的一个相对或者绝对位置信息。Position embedding有很多种方式获得，比如采用像word2vec方式训练。本文采用较简单的方式，基于正弦和余弦函数，根据位置pos和维度i来计算：

这样做的目的是因为正弦和余弦函数具有周期性，对于固定长度偏差k（类似于周期），post +k位置的PE可以表示成关于pos位置PE的一个线性变化（存在线性关系），这样可以方便模型学习词与词之间的一个相对位置关系。

4、网络整体结构分析

Transformer的每一层（layer）：一个self-attention层+ 逐项的全连接层构成，通过堆叠多个层来构造encoder和decoder，网络结构如图1所示。

Encoder端：输入的Embedding，与Positional Embedding（后面会给出positional embedding的计算方法）相加，做为堆叠N（N=6）个完全相同的Layer层的输入。每一个Layer层由Multi-Head attention部分和一个FeedFoward部分组成，两个部分直接通过一个Add & Norm的方式连接。为了加速，模型中所有子层的输出dimension = 512。

Decoder端：decoder也是由N（N=6）个完全相同的Layer组成，decoder中的Layer由encoder的Layer中插入一个Multi-Head Attention + Add&Norm组成。输出的embedding与输出的position embedding求和做为decoder的输入，经过一个Multi-Head Attention + Add&Norm（（MA-1）层，MA-1层的输出做为下一Multi-Head Attention + Add&Norm（MA-2）的query（Q）输入，MA-2层的Key和Value输入（从图中看，应该是encoder中第i（i = 1,2,3,4,5,6）层的输出对于decoder中第i（i = 1,2,3,4，5,6）层的输入）。MA-2层的输出输入到一个前馈层（FF），经过AN操作后，经过一个线性+softmax变换得到最后目标输出的概率。

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5、Attention机制作用分析

1）、插入decoder的中间层的MAAN结构输入：query来源于output的decoder层输出，memory的keys和values来源于对于的encoder的输出，充当权重。这一操作使得decoder可以获取输入X整个序列的信息，类似于传统Seq2Seq中的decoder端的attention机制。

2）、encoder端包含self-attention layers。当前self-attention的输入k、v，q来源于前一层的输出，encoder中每一个position可以关联前一层所有positions，可以全面获取输入序列X中positions之间依赖关系。对包含self-attention的decoder端也一样。

3）、相比基于CNN和RNN的Seq2Seq模型，基于Self-Attention的Seq2Seq模型计算效率更高，单层计算复杂度更低，学习long-range dependencies的能力更强，三种类型的Seq2Seq模型对比如下表所示：

最重要的是，基于Self-Attention的Seq2Seq网络学习long-range dependencies能力很强。Seq2Seq中的一个关键问题是如何学习sequence中的词与词之间的long-range dependencies关系。在双向LSTM（BLSTM），我们通常分正向和反向分别计算一次Sequence的信息，其中，学习long-range dependencies关键的一点是信号在网络正向和反向计算中传递的Path长度（计算次数），计算次数越多，较远的依赖关系消失情况越严重。在Self-Attention结构中，每一层都直接与前一层的所有position直接连接，因此Path的长度为O（1），最大程度保留了sequence中词与词之间的依赖关系。针对长句子，为了提高计算效率，只考虑某一个词前后r个词时，Path的路径最长长度任然只有O（n/r），其中，n为sequence长度。

6、参考文献：

[1] Sequence to Sequence Learning. Ilya Sutskever.

[2] NEURAL MACHINE TRANSLATION BY JOINTLY LEARNING TO ALIGN AND TRANSLATE. Dzmitry Bahdanau.

[3] Convolutional Sequence to Sequence Learning. Jonas Gehring.

[4] Attention Is All You Need. Ashish Vaswani.

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