为什么要layer Norm ？
随着网络层数增加，特征分布会变化，为了保持特征分布的稳定性，加速收敛
layer Norm 和 Batch Norm 的区别？
都是 均值0 方差1 ，layer是以样本维度计算（比如：一句话，一个用户），batch是以batch*单列特征为单位进行归一化
e.g. 推荐系统中： 【样本】年龄|性别|商品属性
NLP中：【样本】token1|token2|...
Batch 顾名思义是对一个batch进行操作。假设我们有 10行 3列 的数据，即我们的batchsize = 10，每一行数据有三个特征，假设这三个特征是【身高、体重、年龄】。那么BN是针对每一列（特征）进行缩放，例如算出【身高】的均值与方差，再对身高这一列的10个数据进行缩放。体重和年龄同理。这是一种“列缩放”。
而layer方向相反，它针对的是每一行进行缩放。即只看一笔数据，算出这笔所有特征的均值与方差再缩放。这是一种“行缩放”。
细心的你已经看出来，layer normalization 对所有的特征进行缩放，这显得很没道理。我们算出一行这【身高、体重、年龄】三个特征的均值方差并对其进行缩放，事实上会因为特征的量纲不同而产生很大的影响。但是BN则没有这个影响，因为BN是对一列进行缩放，一列的量纲单位都是相同的。
那么我们为什么还要使用LN呢？因为NLP领域中，LN更为合适。
如果我们将一批文本组成一个batch，那么BN的操作方向是，对每句话的第一个词进行操作。但语言文本的复杂性是很高的，任何一个词都有可能放在初始位置，且词序可能并不影响我们对句子的理解。而BN是针对每个位置进行缩放，这不符合NLP的规律。
https://zhuanlan.zhihu.com/p/74516930
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为什么加残差网络？
1）解决深度加深时，梯度消失的问题。尽管上述LN可以缓解。
2）还存在网络退化问题：
在神经网络可以收敛的前提下，随着网络深度增加，网络的表现先是逐渐增加至饱和，然后迅速下降
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encoder+残差连接
decoder的第一个attn模块为什么要 masked_fill(mask == 0, -1e9) 呢？
每个时刻只能用前一时刻的数据，防止未来数据作弊
attn里为什么要有softmax操作？
权重归一化
多头相比单头的好处？
从不同方向做attn，可以表达更多的信息，类似随机森林思想
- 方便会回忆 https://www.jianshu.com/p/b40deff0ca63
- 方便回忆 代码实战：基于Transformer模型的机器翻译 11:30encoder 19:54 decoder
代码：http://nlp.seas.harvard.edu/2018/04/03/attention.html
seq2seq + attn 局限性：
- LSTM，必然存在梯度的问题
- LSTM、序列形式的数据，线性计算
transformer核心：
- 如何解决长依赖的
- self-attn、encoder 、 decoder 区别？
- 如何encode 单词顺序，因为不是序列模型？
ENCODER 结构
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输入单词：Thinking、 Machine
输出：当前语境下的向量表示， Z1、 Z2
Q K V
Q和K目的，用于计算当前词在当前上下文中的影响
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divide by 根号dk 作用：缩小score的绝对值，防止softmax时，exp的计算会变极端，成为1或者0
整体框架的好处：矩阵化计算可并行；不依赖梯度计算
多头的目的：希望不同组的QKV，能捕获不同维度的关系；类似 决策树组成随机森林
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得到的权重score矩阵，维度为 单词数×（单词数×多头数）
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transformer整体架构
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