2017年，Google发表论文《Attention is All You Need》，提出经典网络结构Transformer，全部采用Attention结构的方式，代替了传统的Encoder-Decoder框架必须结合CNN或RNN的固有模式。并在两项机器翻译任务中取得了显著效果。该论文一经发出，便引起了业界的广泛关注，同时，Google于2018年发布的划时代模型BERT也是在Transformer架构上发展而来。所以，为了之后学习的必要，本文将详细介绍Transformer模型的网络结构。
1、整体架构
Transformer作为seq2seq，也是由经典的Encoder-Decoder模型组成。在上图中，整个Encoder层由6个左边Nx部分的结构组成。整个Decoder由6个右边Nx部分的框架组成，Decoder输出的结果经过一个线性层变换后，经过softmax层计算，输出最终的预测结果。
（1）、Encoder结构：
输入序列X经过word embedding和positional encoding做直接加和后，作为Encoder部分的输入。输入向量经过一个multi-head self-attention层后，做一次residual connection（残差连接）和Layer Normalization（层归一化，下文中简称LN），输入到下一层position-wise feed-forward network中。之后再进行一次残差连接+LN，输出到Decoder部分，这里所涉及到的相关知识会在下文中详细介绍。
（2）、Decoder结构：
输出序列Y经过word embedding和positional encoding做直接加和后，作为Decoder部分的输入。很多对seq2seq不了解的朋友看到这里可能有些糊涂，简单说明以下。以翻译任务为例，假设我们要进行一个中译英任务。我们现在有一段中文序列X，对应的英文序列Y。我们在翻译出某个单词Yt时，并非只是用中文序列X翻译，而是用中文序列X加已经翻译出来的英文序列（y1,y2,……yt-1）进行翻译，所以也要将已经翻译出来的英文序列输入其中。这也就解释了为什么会将输出序列Y作为Decoder的输入。在论文中，在训练过程中为了处理方便同时不引入未来信息，采用了一种sequence masking机制，具体的实现下文再详细介绍。
Decoder部分的输入向量首先经过一层multi-head self-attention，进行一次残差连接+LN，再经过一层multi-head context-attention，进行一次残差连接+LN，最后再经过一层position-wise feed-forward network，进行一次残差连接+LN后，输出至线性层。
以上介绍了Encoder和Decoder的基本流程，相信大家对其中具体的实现还有不明白的细节，下面我就来为大家一一阐述。
2、Attention机制
上文中提到了两个Attenton结构，multi-head self-attention和multi-head context-attention可以说是本文中最重要的概念，这里来解释下两者的实现，首先，我们来回顾以下基础的Attention机制。
（1）、基础Attention机制
之前曾经写过一篇详细介绍Attention的文章，感兴趣的朋友可以关注我的公众号查找，这里主要使用论文中描述的方式来简单介绍以下基础Attention。
在自然语言处理中，Attention的本质可以理解为一个查询（query）到一些列（key - value）对的映射。以基础的Attention计算公式为例：
计算attention时：第一步，将query和每个key进行相似度计算得到权重，即上图中的第三个公式。第二步，一般使用一个softmax函数将这些权重进行归一化，即上图中的第二个公式，最后将权重和相应的键值value进行加权求和，得到最终的attention，即第一个公式。通常key和value取值相同，例如上图中，key=value=hj, query=si-1。
其实，Google所用到的基本attention思路是与上面一致的，只是在计算Attention分数时，采用了另一种计算机制：Scaled dot-product attention
（2）、Scaled dot-product attention
Scaled dot-product attention的计算公式如下：
其实基本元素还是Q，K，V三项，无非就是公式变了下。具体的计算图结构文章中也给了图，公式很清晰这里就不列了。
（3）Self-attention 和Context-attention
Self-attention：自己跟自己做Attention，输入序列=输出序列。Q=K=V。
Context-attention：Encoder输出结果跟Decoder第一部分输出结果之间做Attention。
具体到网络结构中：
Encoder中的self-attention，Q，K，V均为Encoder的输入。
Decoder中的self-attention，Q，K，V均为Decoder的输入，也就是上一层Decoder的输入，具体原因见Decoder的介绍。
Decoder中context-attention，Q为decoder中第一部分的输出，K，V均为encoder的输出。
（4）、Multi-head attention
论文中采用的Multi-head attention，就是将Q, K, V先经过一个线性映射，再在在输入维度dk，dq，dv上切分成h份，再对每一份进行Scaled dot-product attention，之后将每部分结果合并起来，经过线性映射，得到最终的输出，结构图如下：
说的有些绕，举个例子，原文中d=512（即词向量和位置向量的维度），h=8。那么假设原始输入为[batch_size*seq_len*512]的三维表，处理后共分成8份[batch_size*seq_len* 64]的三维表，每份分别做Scaled dot-product，就是Multi-head attention了。这样进行了h次运算，可以允许模型在不同的表示子空间中学习到相关信息。
以上就是Attention部分的全部讲解，说清楚这一部分，其他的都是一些零碎的细节。
3、Position-wise Feed-Forward network
一个全联接神经网络，先进行一次线性变换，再通过一次ReLU激活函数，最后再进行一次线性变化。公式如下：
4、Positional encoding
位置编码，顾名思义，对序列中词语的位置进行编码，公式如下：
即奇数位置用余弦编码，偶数位置用正弦编码，最终得到一个512维的位置向量。
5、Residual connection
残差连接其实在很多网络机构中都有用到。原理很简单，假设一个输入向量x，经过一个网络结构，得到输出向量f(x)，加上残差连接，相当于在输出向量中加入输入向量，即输出结构变为f(x)+x，这样做的好处是在对x求偏导时，加入一项常数项1，避免了梯度消失的问题。
6、Layer Normalization
归一化的本质都是将数据转化为均值为0，方差为1的数据。这样可以减小数据的偏差，规避训练过程中梯度消失或爆炸的情况。我们在训练网络中比较常见的归一化方法是Batch Normalization，即在每一层输出的每一批数据上进行归一化。而Layer Normalization与BN稍有不同，即在每一层输出的每一个样本上进行归一化。
7、Mask
mask的思想非常简单：就是对输入序列中没某些值进行掩盖，使其不起作用。在论文中，做multi-head attention的地方用到了padding mask，在decode输入数据中用到了sequence mask。
（1）、padding mask
在我们输入的数据中，因为每句话的长度不同，所以要对较短的数据进行填充补齐长度。而这些填充值并没有什么作用，为了减少填充数据对attention计算的影响，采用padding mask的机制，即在填充物的位置上加上一个趋紧于负无穷的负数，这样经过softmax计算后这些位置的概率会趋近于0
（2）、sequence mask
在上文中我们提到，预测t时刻的输出值yt，应该使用全部的输入序列X，和t时刻之前的输出序列(y1,y2,……,yt-1)进行预测。所以在训练时，应该将t-1时刻之后的信息全部隐藏掉。所以需要用到sequence mask。
实现也很简单，就是用一个上三角矩阵，上三角值均为1，下三角值均为0，对角线值为0，与输入序列相乘，就达到了目的。
以上就是Transformer框架的全部知识点，BERT模型也是在此基础上发展而来。
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