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Chapter12/Figures/figure-position-of-difference-and-layer-regularization-in-the-model.tex
......@@ -17,7 +17,7 @@
\node [ffnnode,anchor=south] (ffn1) at ([yshift=1em]res1.north) {\tiny{$\textbf{Feed Forward Network}$}};
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......@@ -36,7 +36,7 @@
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......
Chapter12/Figures/figure-position-of-feedforward-neural-network-in-the-model.tex
......@@ -15,7 +15,7 @@
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......@@ -34,7 +34,7 @@
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......
Chapter12/Figures/figure-position-of-self-attention-mechanism-in-the-model.tex
......@@ -16,7 +16,7 @@
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......@@ -35,7 +35,7 @@
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Chapter12/Figures/figure-transformer-input-and-position-encoding.tex
......@@ -15,7 +15,7 @@
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......@@ -34,7 +34,7 @@
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Chapter12/Figures/figure-transformer.tex
......@@ -15,7 +15,7 @@
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......@@ -34,7 +34,7 @@
\node [Resnode,anchor=south] (res5) at ([yshift=0.3em]ffn2.north) {\tiny{$\textbf{Add \& LayerNorm}$}};
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Chapter12/chapter12.tex
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\vspace{0.5em}
\label{sec:12.1}
\parinterval 自注意力机制与注意力机制究竟有什么不同？首先回顾一下循环神经网络处理文字序列的过程。如图\ref{fig:12-36}所示，对于单词序列$\{ w_1,...,w_m \}$，处理第$m$个单词$w_m$时（绿色方框部分），需要输入前一时刻的信息（即处理单词$w_{m-1}$），而$w_{m-1}$又依赖于$w_{m-2}$，以此类推。也就是说，如果想建立$w_m$和$w_1$之间的关系，需要$m-1$次信息传递。对于长序列来说，词汇之间信息传递距离过长会导致信息在传递过程中丢失，同时这种按顺序建模的方式也使得系统对序列的处理十分缓慢。
\parinterval 首先回顾一下循环神经网络处理文字序列的过程。如图\ref{fig:12-36}所示，对于单词序列$\{ w_1,...,w_m \}$，处理第$m$个单词$w_m$时（绿色方框部分），需要输入前一时刻的信息（即处理单词$w_{m-1}$），而$w_{m-1}$又依赖于$w_{m-2}$，以此类推。也就是说，如果想建立$w_m$和$w_1$之间的关系，需要$m-1$次信息传递。对于长序列来说，词汇之间信息传递距离过长会导致信息在传递过程中丢失，同时这种按顺序建模的方式也使得系统对序列的处理十分缓慢。
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\begin{figure}[htp]
......@@ -58,11 +58,11 @@
\parinterval 自注意力机制也可以被看作是一个序列表示模型。比如，对于每个目标位置$j$，都生成一个与之对应的源语句子表示，它的形式为：
\begin{eqnarray}
\mathbi{C}_j & = & \sum_i \alpha_{i,j}\vectorn{\emph{h}}_i
\mathbi{C}_j & = & \sum_i \alpha_{i,j}\mathbi{h}_i
\label{eq:12-4201}
\end{eqnarray}
\noindent 其中，$\vectorn{\emph{h}}_i$ 为源语句子每个位置的表示结果，$\alpha_{i,j}$是目标位置$j$对$\vectorn{\emph{h}}_i$的注意力权重。而自注意力机制不仅可以处理两种语言句子之间的对应，它也可以对单语句子进行表示。以源语句子为例，自注意力机制将序列中每个位置的表示$\vectorn{\emph{h}}_i$看作$\mathrm{query}$（查询），并且将所有位置的表示看作$\mathrm{key}$（键）和$\mathrm{value}$ （值）。自注意力模型通过计算当前位置与所有位置的匹配程度，也就是在注意力机制中提到的注意力权重，来对各个位置的$\mathrm{value}$进行加权求和。得到的结果可以被看作是在这个句子中当前位置的抽象表示。这个过程，可以叠加多次，形成多层注意力模型，对输入序列中各个位置进行更深层的表示。
\noindent 其中，$\mathbi{h}_i$ 为源语句子每个位置的表示结果，$\alpha_{i,j}$是目标位置$j$对$\mathbi{h}_i$的注意力权重。以源语句子为例，自注意力机制将序列中每个位置的表示$\mathbi{h}_i$看作$\mathrm{query}$（查询），并且将所有位置的表示看作$\mathrm{key}$（键）和$\mathrm{value}$ （值）。自注意力模型通过计算当前位置与所有位置的匹配程度，也就是在注意力机制中提到的注意力权重，来对各个位置的$\mathrm{value}$进行加权求和。得到的结果可以被看作是在这个句子中当前位置的抽象表示。这个过程，可以叠加多次，形成多层注意力模型，对输入序列中各个位置进行更深层的表示。
\parinterval 举个例子，如图\ref{fig:12-38}所示，一个汉语句子包含5个词。这里，用$h$(他)表示“他”当前的表示结果，其中$h(\cdot)$是一个函数，用于返回输入单词所在位置对应的表示结果（向量）。如果把“他”看作目标，这时$\mathrm{query}$ 就是$h$(他)，$\mathrm{key}$和$\mathrm{value}$是图中所有位置的表示，即：{$h$(他)、$h$(什么)、$h$(也)、$h$(没)、$h$(学)}。在自注意力模型中，首先计算$\mathrm{query}$ 和$\mathrm{key}$的相关度，这里用$\alpha_i$表示$h$(他)和位置$i$的表示之间的相关性。然后，把$\alpha_i$作为权重，对不同位置上的$\mathrm{value}$进行加权求和。最终，得到新的表示结果$\tilde{h}$ (他)：
......@@ -84,7 +84,7 @@
\parinterval 同理，也可以用同样的方法处理这个句子中的其他单词。可以看出，在注意力机制中，并不是使用类似于循环神经网络的记忆能力去访问历史信息。序列中所有单词之间的信息都是通过同一种操作（$\mathrm{query}$和$\mathrm{key}$的相关度）进行处理。这样，表示结果$\tilde{h} (\textrm{他})$在包含“他”这个单词的信息的同时，也包含了序列中其他词的信息。也就是，序列中每一个位置的表示结果中，都包含了其他位置的信息。从这个角度说，$\tilde{h} (\textrm{他})$已经不再是单词“他”自身的表示结果，而是一种在单词“他”的位置上的全局信息的表示。
\parinterval 通常，也把生成$\tilde{h}(w_i)$的过程看作特征提取，而实现这个过程的模型被称为特征提取器。循环神经网络、自注意力模型都是典型的特征提取器。特征提取是神经机器翻译系统的关键步骤，在随后的内容中可以看到自注意力模型是一个非常适合机器翻译任务的特征提取器。
\parinterval 通常，也把生成$\tilde{h}(w_i)$的过程看作特征提取，而实现这个过程的模型被称为特征提取器。循环神经网络、卷积神经网络和自注意力模型都是典型的特征提取器。特征提取是神经机器翻译系统的关键步骤，在随后的内容中可以看到自注意力模型是一个非常适合机器翻译任务的特征提取器。
%----------------------------------------------------------------------------------------
% NEW SECTION
......@@ -102,23 +102,23 @@
\parinterval 首先再来回顾一下{\chapterten}介绍的循环神经网络，虽然它很强大，但是也存在一些弊端。其中比较突出的问题是，循环神经网络每个循环单元都有向前依赖性，也就是当前时间步的处理依赖前一时间步处理的结果。这个性质可以使序列的“历史”信息不断被传递，但是也造成模型运行效率的下降。特别是对于自然语言处理任务，序列往往较长，无论是传统的RNN结构，还是更为复杂的LSTM结构，都需要很多次循环单元的处理才能够捕捉到单词之间的长距离依赖。由于需要多个循环单元的处理，距离较远的两个单词之间的信息传递变得很复杂。
\parinterval 针对这些问题，研究人员提出了一种全新的模型$\ \dash\ $Transformer\index{Transformer}\upcite{NIPS2017_7181}。与循环神经网络等传统模型不同，Transformer模型仅仅使用自注意力机制和标准的前馈神经网络，完全不依赖任何循环单元或者卷积操作。自注意力机制的优点在于可以直接对序列中任意两个单元之间的关系进行建模，这使得长距离依赖等问题可以更好地被求解。此外，自注意力机制非常适合在GPU 上进行并行化，因此模型训练的速度更快。表\ref{tab:12-11}对比了RNN、CNN、Transformer三种模型的时间复杂度。
\parinterval 针对这些问题，研究人员提出了一种全新的模型$\ \dash\ $Transformer\index{Transformer}\upcite{vaswani2017attention}。与循环神经网络等传统模型不同，Transformer模型仅仅使用自注意力机制和标准的前馈神经网络，完全不依赖任何循环单元或者卷积操作。自注意力机制的优点在于可以直接对序列中任意两个单元之间的关系进行建模，这使得长距离依赖等问题可以更好地被求解。此外，自注意力机制非常适合在GPU 上进行并行化，因此模型训练的速度更快。表\ref{tab:12-11}对比了RNN、CNN和Transformer层类型的复杂度\footnote{顺序操作数指序列中的位置按顺序操作的次数，由于Transformer和CNN都可以并行计算，所以是1；路径长度指序列中的一个位置和另外任意一个位置在网络中的距离。}。
%----------------------------------------------
\begin{table}[htp]
\centering
\caption{ RNN、CNN、Transformer的对比\upcite{NIPS2017_7181} （$n$表示序列长度，$d$表示隐层大小，$k$表示卷积核大小） }
\caption{ RNN、CNN、Transformer的层类型复杂度对比\upcite{vaswani2017attention} （$n$表示序列长度，$d$表示隐层大小，$k$表示卷积核大小） }
\label{tab:12-11}
\begin{tabular}{l | l l l}
\rule{0pt}{20pt} Layer Type & \begin{tabular}[l]{@{}l@{}}Complexity\\ per Layer\end{tabular} & \begin{tabular}[l]{@{}l@{}}Sequential\\ Operations\end{tabular} & \begin{tabular}[l]{@{}l@{}}Maximum\\ Path Length\end{tabular} \\ \hline
\rule{0pt}{13pt}Self-Attention &$O(n^2\cdot d)$ &$O(1)$ &$O(1)$ \\
\rule{0pt}{13pt}Recurrent &$O(n \cdot d^2)$ &$O(n)$ &$O(n)$ \\
\rule{0pt}{13pt}Convolutional &$O(k\cdot n \cdot d^2)$ &$O(1)$ &$O(\mathrm{log}_k(n))$
\begin{tabular}{c | c c c c}
\rule{0pt}{20pt} 模型 & 层类型 & \begin{tabular}[l]{@{}l@{}}复杂度\end{tabular} & \begin{tabular}[l]{@{}l@{}}最小顺序 \\ 操作数\end{tabular} & \begin{tabular}[l]{@{}l@{}}最大路径\\ 长度\end{tabular} \\ \hline
\rule{0pt}{13pt} Transformer & 自注意力 &$O(n^2\cdot d)$ &$O(1)$ &$O(1)$ \\
\rule{0pt}{13pt} RNN &循环单元 &$O(n \cdot d^2)$ &$O(n)$ &$O(n)$ \\
\rule{0pt}{13pt} CNN &空洞卷积 &$O(k\cdot n \cdot d^2)$ &$O(1)$ &$O(\mathrm{log}_k(n))$
\end{tabular}
\end{table}
%----------------------------------------------
\parinterval Transformer在被提出之后，很快就席卷了整个自然语言处理领域。实际上，也可以把Transformer当作一种表示模型，因此也被大量地使用在自然语言处理的其他领域，甚至图像处理和语音处理中也能看到它的影子。比如，目前非常流行的BERT等预训练模型就是基于Transformer。表\ref{tab:12-12}展示了Transformer在WMT英德和英法机器翻译任务上的性能。它能用更少的计算量（FLOPS）达到比其他模型更好的翻译品质\footnote{FLOPS = floating-point operations per second，即每秒浮点运算次数。它是度量计算机运算规模的常用单位} 。
\parinterval Transformer在被提出之后，很快就席卷了整个自然语言处理领域。实际上，也可以把Transformer当作一种表示模型，因此也被大量地使用在自然语言处理的其他领域，甚至图像处理\upcite{DBLP:journals/corr/abs-1802-05751}和语音处理\upcite{DBLP:conf/icassp/DongXX18,DBLP:conf/interspeech/GulatiQCPZYHWZW20}中也能看到它的影子。比如，目前非常流行的BERT等预训练模型就是基于Transformer。表\ref{tab:12-12}展示了Transformer在WMT英德和英法机器翻译任务上的性能。它能用更少的计算量（FLOPS）达到比其他模型更好的翻译品质\footnote{FLOPS = floating-point operations per second，即每秒浮点运算次数。它是度量计算机运算规模的常用单位} 。
%----------------------------------------------
\begin{table}[htp]
......@@ -198,7 +198,7 @@
\begin{figure}[htp]
\centering
\input{./Chapter12/Figures/figure-calculation-of-context-vector-c}
\caption{“机票”的更进一步抽象表示$\tilde{\vectorn{\emph{h}}}$的计算}
\caption{“机票”的更进一步抽象表示$\tilde{\mathbi{h}}$的计算}
\label{fig:12-41}
\end{figure}
%----------------------------------------------
......@@ -255,7 +255,7 @@
\section{基于点乘的多头注意力机制}
\parinterval Transformer模型摒弃了循环单元和卷积等结构，完全基于注意力机制来构造模型，其中包含着大量的注意力计算。比如，可以通过自注意力机制对源语言和目标语言序列进行信息提取，并通过编码-解码注意力对双语句对之间的关系进行建模。图\ref{fig:12-44}中红色方框部分是Transformer中使用自注意力机制的模块。而这些模块都是由基于点乘的多头注意力机制实现的。
\parinterval Transformer模型摒弃了循环单元和卷积等结构，完全基于注意力机制来构造模型，其中包含着大量的注意力计算。比如，可以通过自注意力机制对源语言和目标语言序列进行信息提取，并通过编码-解码注意力对双语句对之间的关系进行建模。图\ref{fig:12-44}中红色方框部分是Transformer中使用注意力机制的模块。而这些模块都是由基于点乘的多头注意力机制实现的。
%----------------------------------------------
\begin{figure}[htp]
......@@ -274,23 +274,23 @@
\parinterval 在\ref{sec:12.1}节中已经介绍，自注意力机制中至关重要的是获取相关性系数，也就是在融合不同位置的表示向量时各位置的权重。Transformer模型采用了一种基于点乘的方法来计算相关性系数。这种方法也称为{\small\bfnew{缩放的点乘注意力}}\index{缩放的点乘注意力}（Scaled Dot-product Attention）\index{Scaled Dot-product Attention}机制。它的运算并行度高，同时并不消耗太多的存储空间。
\parinterval 具体来看，在注意力机制的计算过程中，包含三个重要的参数，分别是Query，\\Key和Value。在下面的描述中，分别用$\vectorn{\emph{Q}}$，$\vectorn{\emph{K}}$，$\vectorn{\emph{V}}$对它们进行表示，其中$\vectorn{\emph{Q}}$ 和$\vectorn{\emph{K}}$的维度为$L\times d_k$，$\vectorn{\emph{V}}$的维度为$L\times d_v$。这里，$L$为序列的长度，$d_k$和$d_v$分别表示每个Key和Value的大小，通常设置为$d_k=d_v=d_{\textrm{model}}$。
\parinterval 具体来看，在注意力机制的计算过程中，包含三个重要的参数，分别是Query，\\Key和Value。在下面的描述中，分别用$\mathbi{Q}$，$\mathbi{K}$，$\mathbi{V}$对它们进行表示，其中$\mathbi{Q}$ 和$\mathbi{K}$的维度为$L\times d_k$，$\mathbi{V}$的维度为$L\times d_v$。这里，$L$为序列的长度，$d_k$和$d_v$分别表示每个Key和Value的大小，通常设置为$d_k=d_v=d_{\textrm{model}}$。
\parinterval 在自注意力机制中，$\vectorn{\emph{Q}}$、$\vectorn{\emph{K}}$、$\vectorn{\emph{V}}$都是相同的，对应着源语言或目标语言序列的表示。而在编码-解码注意力机制中，由于要对双语之间的信息进行建模，因此，将目标语每个位置的表示视为编码-解码注意力机制的$\vectorn{\emph{Q}}$，源语言句子的表示视为$\vectorn{\emph{K}}$ 和$\vectorn{\emph{V}}$。
\parinterval 在自注意力机制中，$\mathbi{Q}$、$\mathbi{K}$、$\mathbi{V}$都是相同的，对应着源语言或目标语言序列的表示。而在编码-解码注意力机制中，由于要对双语之间的信息进行建模，因此，将目标语每个位置的表示视为编码-解码注意力机制的$\mathbi{Q}$，源语言句子的表示视为$\mathbi{K}$ 和$\mathbi{V}$。
\parinterval 在得到$\vectorn{\emph{Q}}$，$\vectorn{\emph{K}}$和$\vectorn{\emph{V}}$后，便可以进行注意力机制的运算，这个过程可以被形式化为：
\parinterval 在得到$\mathbi{Q}$，$\mathbi{K}$和$\mathbi{V}$后，便可以进行注意力机制的运算，这个过程可以被形式化为：
\begin{eqnarray}
\textrm{Attention}(\vectorn{\emph{Q}},\vectorn{\emph{K}},\vectorn{\emph{V}}) = \textrm{Softmax}
( \frac{\vectorn{\emph{Q}}\vectorn{\emph{K}}^{\textrm{T}}} {\sqrt{d_k}} + \vectorn{\emph{Mask}} ) \vectorn{\emph{V}}
\textrm{Attention}(\mathbi{Q},\mathbi{K},\mathbi{V}) = \textrm{Softmax}
( \frac{\mathbi{Q}\mathbi{K}^{\textrm{T}}} {\sqrt{d_k}} + \mathbi{Mask} ) \mathbi{V}
\label{eq:12-47}
\end{eqnarray}
\noindent 首先，通过对$\vectorn{\emph{Q}}$和$\vectorn{\emph{K}}$的转置进行矩阵乘法操作，计算得到一个维度大小为$L \times L$的相关性矩阵，即$\vectorn{\emph{Q}}\vectorn{\emph{K}}^{\textrm{T}}$，它表示一个序列上任意两个位置的相关性。再通过系数1/$\sqrt{d_k}$进行放缩操作，放缩可以减少相关性矩阵的方差，具体体现在运算过程中实数矩阵中的数值不会过大，有利于模型训练。
\noindent 首先，通过对$\mathbi{Q}$和$\mathbi{K}$的转置进行矩阵乘法操作，计算得到一个维度大小为$L \times L$的相关性矩阵，即$\mathbi{Q}\mathbi{K}^{\textrm{T}}$，它表示一个序列上任意两个位置的相关性。再通过系数1/$\sqrt{d_k}$进行放缩操作，放缩可以减少相关性矩阵的方差，具体体现在运算过程中实数矩阵中的数值不会过大，有利于模型训练。
\parinterval 在此基础上，通过对相关性矩阵累加一个掩码矩阵$\vectorn{\emph{Mask}}$，来屏蔽掉矩阵中的无用信息。比如，在编码端，如果需要对多个句子同时处理，由于这些句子长度不同意，需要对句子的补齐。再比如，在解码端，训练的时候需要屏蔽掉当前目标语位置右侧的单词，因此这些单词在推断的时候是看不到的。
\parinterval 在此基础上，通过对相关性矩阵累加一个掩码矩阵$\mathbi{Mask}$，来屏蔽掉矩阵中的无用信息。比如，在编码端，如果需要对多个句子同时处理，由于这些句子长度不同意，需要对句子的补齐。再比如，在解码端，训练的时候需要屏蔽掉当前目标语位置右侧的单词，因此这些单词在推断的时候是看不到的。
\parinterval 随后，使用Softmax函数对相关性矩阵在行的维度上进行归一化操作，这可以理解为对第$i$ 行进行归一化，结果对应了$\vectorn{\emph{V}}$ 中不同位置上向量的注意力权重。对于$\mathrm{value}$ 的加权求和，可以直接用相关性系数和$\vectorn{\emph{V}}$ 进行矩阵乘法得到，即$\textrm{Softmax}
( \frac{\vectorn{\emph{Q}}\vectorn{\emph{K}}^{\textrm{T}}} {\sqrt{d_k}} + \vectorn{\emph{Mask}} )$和$\vectorn{\emph{V}}$进行矩阵乘。最终得到自注意力的输出，它和输入的$\vectorn{\emph{V}}$的大小是一模一样的。图\ref{fig:12-45}展示了点乘注意力计算的全过程。
\parinterval 随后，使用Softmax函数对相关性矩阵在行的维度上进行归一化操作，这可以理解为对第$i$ 行进行归一化，结果对应了$\mathbi{V}$ 中不同位置上向量的注意力权重。对于$\mathrm{value}$ 的加权求和，可以直接用相关性系数和$\mathbi{V}$ 进行矩阵乘法得到，即$\textrm{Softmax}
( \frac{\mathbi{Q}\mathbi{K}^{\textrm{T}}} {\sqrt{d_k}} + \mathbi{Mask} )$和$\mathbi{V}$进行矩阵乘。最终得到自注意力的输出，它和输入的$\mathbi{V}$的大小是一模一样的。图\ref{fig:12-45}展示了点乘注意力计算的全过程。
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\begin{figure}[htp]
......@@ -301,7 +301,7 @@
\end{figure}
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\parinterval 下面举个简单的例子介绍点乘注意力的具体计算过程。如图\ref{fig:12-46}所示，用黄色、蓝色和橙色的矩阵分别表示$\vectorn{\emph{Q}}$、$\vectorn{\emph{K}}$和$\vectorn{\emph{V}}$。$\vectorn{\emph{Q}}$、$\vectorn{\emph{K}}$ 和$\vectorn{\emph{V}}$中的每一个小格都对应一个单词在模型中的表示（即一个向量）。首先，通过点乘、放缩、掩码等操作得到相关性矩阵，即粉色部分。其次，将得到的中间结果矩阵（粉色）的每一行使用Softmax激活函数进行归一化操作，得到最终的权重矩阵，也就是图中的红色矩阵。红色矩阵中的每一行都对应一个注意力分布。最后，按行对$\vectorn{\emph{V}}$进行加权求和，便得到了每个单词通过点乘注意力机制计算得到的表示。这里面，主要的计算消耗是两次矩阵乘法，即$\vectorn{\emph{Q}}$与$\vectorn{\emph{K}}^{\textrm{T}}$的乘法、相关性矩阵和$\vectorn{\emph{V}}$的乘法。这两个操作都可以在GPU上高效地完成，因此可以一次性计算出序列中所有单词之间的注意力权重，并完成所有位置表示的加权求和过程，这样大大提高了模型计算的并行度。
\parinterval 下面举个简单的例子介绍点乘注意力的具体计算过程。如图\ref{fig:12-46}所示，用黄色、蓝色和橙色的矩阵分别表示$\mathbi{Q}$、$\mathbi{K}$和$\mathbi{V}$。$\mathbi{Q}$、$\mathbi{K}$ 和$\mathbi{V}$中的每一个小格都对应一个单词在模型中的表示（即一个向量）。首先，通过点乘、放缩、掩码等操作得到相关性矩阵，即粉色部分。其次，将得到的中间结果矩阵（粉色）的每一行使用Softmax激活函数进行归一化操作，得到最终的权重矩阵，也就是图中的红色矩阵。红色矩阵中的每一行都对应一个注意力分布。最后，按行对$\mathbi{V}$进行加权求和，便得到了每个单词通过点乘注意力机制计算得到的表示。这里面，主要的计算消耗是两次矩阵乘法，即$\mathbi{Q}$与$\mathbi{K}^{\textrm{T}}$的乘法、相关性矩阵和$\mathbi{V}$的乘法。这两个操作都可以在GPU上高效地完成，因此可以一次性计算出序列中所有单词之间的注意力权重，并完成所有位置表示的加权求和过程，这样大大提高了模型计算的并行度。
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\begin{figure}[htp]
......@@ -318,17 +318,17 @@
\subsection{多头注意力}
\parinterval Transformer中使用的另一项重要技术是{\small\sffamily\bfseries{多头注意力}}\index{多头注意力}（Multi-head Attention）\index{Multi-head Attention}。“多头”可以理解成将原来的$\vectorn{\emph{Q}}$、$\vectorn{\emph{K}}$、$\vectorn{\emph{V}}$按照隐层维度平均切分成多份。假设切分$h$份，那么最终会得到$\vectorn{\emph{Q}} = \{ \vectorn{\emph{q}}_1, \vectorn{\emph{q}}_2,...,\vectorn{\emph{q}}_h \}$，$\vectorn{\emph{K}}=\{ \vectorn{\emph{k}}_1,\vectorn{\emph{k}}_2,...,\vectorn{\emph{k}}_h \}$，$\vectorn{\emph{V}}=\{ \vectorn{\emph{v}}_1, \vectorn{\emph{v}}_2,...,\vectorn{\emph{v}}_h \}$。多头注意力机制就是用每一个切分得到的$\vectorn{\emph{q}}$，$\vectorn{\emph{k}}$，$\vectorn{\emph{v}}$独立的进行注意力计算，即第$i$个头的注意力计算结果$\vectorn{\emph{head}}_i = \textrm{Attention}(\vectorn{\emph{q}}_i,\vectorn{\emph{k}}_i, \vectorn{\emph{v}}_i)$。
\parinterval Transformer中使用的另一项重要技术是{\small\sffamily\bfseries{多头注意力}}\index{多头注意力}（Multi-head Attention）\index{Multi-head Attention}。“多头”可以理解成将原来的$\mathbi{Q}$、$\mathbi{K}$、$\mathbi{V}$按照隐层维度平均切分成多份。假设切分$h$份，那么最终会得到$\mathbi{Q} = \{ \mathbi{Q}_1, \mathbi{Q}_2,...,\mathbi{Q}_h \}$，$\mathbi{K}=\{ \mathbi{K}_1,\mathbi{K}_2,...,\mathbi{K}_h \}$，$\mathbi{V}=\{ \mathbi{V}_1, \mathbi{V}_2,...,\mathbi{V}_h \}$。多头注意力机制就是用每一个切分得到的$\mathbi{Q}$，$\mathbi{K}$，$\mathbi{V}$独立的进行注意力计算，即第$i$个头的注意力计算结果$\mathbi{head}_i = \textrm{Attention}(\mathbi{Q}_i,\mathbi{K}_i, \mathbi{V}_i)$。
\parinterval 下面根据图\ref{fig:12-48}详细介绍多头注意力的计算过程：
\begin{itemize}
\vspace{0.5em}
\item 首先，将$\vectorn{\emph{Q}}$、$\vectorn{\emph{K}}$、$\vectorn{\emph{V}}$分别通过线性（Linear）变换的方式映射为$h$个子集。即$\vectorn{\emph{q}}_i = \vectorn{\emph{Q}}\vectorn{\emph{W}}_i^Q $、$\vectorn{\emph{k}}_i = \vectorn{\emph{K}}\vectorn{\emph{W}}_i^K $、$\vectorn{\emph{v}}_i = \vectorn{\emph{V}}\vectorn{\emph{W}}_i^V $，其中$i$表示第$i$个头， $\vectorn{\emph{W}}_i^Q \in \mathbb{R}^{d_{model} \times d_k}$, $\vectorn{\emph{W}}_i^K \in \mathbb{R}^{d_{model} \times d_k}$, $\vectorn{\emph{W}}_i^V \in \mathbb{R}^{d_{model} \times d_v}$是参数矩阵; $d_k=d_v=d_{model} / h$，对于不同的头采用不同的变换矩阵，这里$d_{model}$表示每个隐层向量的维度；
\item 首先，将$\mathbi{Q}$、$\mathbi{K}$、$\mathbi{V}$分别通过线性（Linear）变换的方式映射为$h$个子集。即$\mathbi{Q}_i = \mathbi{Q}\mathbi{W}_i^Q $、$\mathbi{K}_i = \mathbi{K}\mathbi{W}_i^K $、$\mathbi{V}_i = \mathbi{V}\mathbi{W}_i^V $，其中$i$表示第$i$个头， $\mathbi{W}_i^Q \in \mathbb{R}^{d_{model} \times d_k}$, $\mathbi{W}_i^K \in \mathbb{R}^{d_{model} \times d_k}$, $\mathbi{W}_i^V \in \mathbb{R}^{d_{model} \times d_v}$是参数矩阵; $d_k=d_v=d_{model} / h$，对于不同的头采用不同的变换矩阵，这里$d_{model}$表示每个隐层向量的维度；
\vspace{0.5em}
\item 其次，对每个头分别执行点乘注意力操作，并得到每个头的注意力操作的输出$\vectorn{\emph{head}}_i$；
\item 其次，对每个头分别执行点乘注意力操作，并得到每个头的注意力操作的输出$\mathbi{head}_i$；
\vspace{0.5em}
\item 最后，将$h$个头的注意力输出在最后一维$d_v$进行拼接（Concat）重新得到维度为$h \times d_v$的输出，并通过对其左乘一个权重矩阵$\vectorn{\emph{W}}^o$进行线性变换，从而对多头计算得到的信息进行融合，且将多头注意力输出的维度映射为模型的隐层大小（即$d_{model}$），这里参数矩阵$\vectorn{\emph{W}}^o \in \mathbb{R}^{h \times d_v \times d_{model}}$。
\item 最后，将$h$个头的注意力输出在最后一维$d_v$进行拼接（Concat）重新得到维度为$h \times d_v$的输出，并通过对其左乘一个权重矩阵$\mathbi{W}^o$进行线性变换，从而对多头计算得到的信息进行融合，且将多头注意力输出的维度映射为模型的隐层大小（即$d_{model}$），这里参数矩阵$\mathbi{W}^o \in \mathbb{R}^{h \times d_v \times d_{model}}$。
\vspace{0.5em}
\end{itemize}
......@@ -343,8 +343,8 @@
\parinterval 多头机制可以被形式化描述为如下公式：
\begin{eqnarray}
\textrm{MultiHead}(\vectorn{\emph{Q}}, \vectorn{\emph{K}} , \vectorn{\emph{V}})& = & \textrm{Concat} (\vectorn{\emph{head}}_1, ... , \vectorn{\emph{head}}_h ) \vectorn{\emph{W}}^o \label{eq:12-48} \\
\vectorn{\emph{head}}_i & = &\textrm{Attention} (\vectorn{\emph{Q}}\vectorn{\emph{W}}_i^Q , \vectorn{\emph{K}}\vectorn{\emph{W}}_i^K , \vectorn{\emph{V}}\vectorn{\emph{W}}_i^V )
\textrm{MultiHead}(\mathbi{Q}, \mathbi{K} , \mathbi{V})& = & \textrm{Concat} (\mathbi{head}_1, ... , \mathbi{head}_h ) \mathbi{W}^o \label{eq:12-48} \\
\mathbi{head}_i & = &\textrm{Attention} (\mathbi{Q}\mathbi{W}_i^Q , \mathbi{K}\mathbi{W}_i^K , \mathbi{V}\mathbi{W}_i^V )
\label{eq:12-49}
\end{eqnarray}
......@@ -456,13 +456,13 @@
\end{figure}
%----------------------------------------------
\parinterval Transformer使用了全连接网络。全连接网络的作用主要体现在将经过注意力操作之后的表示映射到新的空间中，新的空间会有利于接下来的非线性变换等操作。实验证明，去掉全连接网络会对模型的性能造成很大影响。Transformer的全连接前馈神经网络包含两次线性变换和一次非线性变换（ReLU激活函数:ReLU$(x)=\textrm{max}⁡(0,x)$），每层的前馈神经网络参数不共享，计算公式如下：
\parinterval Transformer使用了全连接网络。全连接网络的作用主要体现在将经过注意力操作之后的表示映射到新的空间中，新的空间会有利于接下来的非线性变换等操作。实验证明，去掉全连接网络会对模型的性能造成很大影响。Transformer的全连接前馈神经网络包含两次线性变换和一次非线性变换（ReLU激活函数:ReLU$(\mathbi{x})=\textrm{max}⁡(0,\mathbi{x})$），每层的前馈神经网络参数不共享，计算公式如下：
\begin{eqnarray}
\textrm{FFN}(x) = \textrm{max} (0,\vectorn{\emph{x}}\vectorn{\emph{W}}_1 + \vectorn{\emph{b}}_1)\vectorn{\emph{W}}_2 + \vectorn{\emph{b}}_2
\textrm{FFN}(\mathbi{x}) = \textrm{max} (0,\mathbi{x}\mathbi{W}_1 + \mathbi{b}_1)\mathbi{W}_2 + \mathbi{b}_2
\label{eq:12-52}
\end{eqnarray}
\noindent 其中，$\vectorn{\emph{W}}_1$、$\vectorn{\emph{W}}_2$、$\vectorn{\emph{b}}_1$和$\vectorn{\emph{b}}_2$为模型的参数。通常情况下，前馈神经网络的隐层维度要比注意力部分的隐层维度大，而且研究人员发现这种设置对Transformer是至关重要的。 比如，注意力部分的隐层维度为512，前馈神经网络部分的隐层维度为2048。当然，继续增大前馈神经网络的隐层大小，比如设为4096，甚至8192，还可以带来性能的增益，但是前馈部分的存储消耗较大，需要更大规模GPU 设备的支持。因此在具体实现时，往往需要在翻译准确性和存储/速度之间找到一个平衡。
\noindent 其中，$\mathbi{W}_1$、$\mathbi{W}_2$、$\mathbi{b}_1$和$\mathbi{b}_2$为模型的参数。通常情况下，前馈神经网络的隐层维度要比注意力部分的隐层维度大，而且研究人员发现这种设置对Transformer是至关重要的。 比如，注意力部分的隐层维度为512，前馈神经网络部分的隐层维度为2048。当然，继续增大前馈神经网络的隐层大小，比如设为4096，甚至8192，还可以带来性能的增益，但是前馈部分的存储消耗较大，需要更大规模GPU 设备的支持。因此在具体实现时，往往需要在翻译准确性和存储/速度之间找到一个平衡。
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% NEW SECTION
......
bibliography.bib
......@@ -5480,6 +5480,57 @@ author = {Yoshua Bengio and
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%%%%% chapter 12------------------------------------------------------
@inproceedings{DBLP:conf/interspeech/GulatiQCPZYHWZW20,
author = {Anmol Gulati and
James Qin and
Chung-Cheng Chiu and
Niki Parmar and
Yu Zhang and
Jiahui Yu and
Wei Han and
Shibo Wang and
Zhengdong Zhang and
Yonghui Wu and
Ruoming Pang},
title = {Conformer: Convolution-augmented Transformer for Speech Recognition},
pages = {5036--5040},
publisher = {International Speech Communication Association},
year = {2020}
}
@inproceedings{DBLP:conf/icassp/DongXX18,
author = {Linhao Dong and
Shuang Xu and
Bo Xu},
title = {Speech-Transformer: {A} No-Recurrence Sequence-to-Sequence Model for
Speech Recognition},
pages = {5884--5888},
publisher = {Institute of Electrical and Electronics Engineers},
year = {2018}
}
@article{DBLP:journals/corr/abs-1802-05751,
author = {Niki Parmar and
Ashish Vaswani and
Jakob Uszkoreit and
Lukasz Kaiser and
Noam Shazeer and
Alexander Ku},
title = {Image Transformer},
journal = {CoRR},
volume = {abs/1802.05751},
year = {2018}
}
@inproceedings{vaswani2017attention,
title={Attention is All You Need},
author={Ashish {Vaswani} and Noam {Shazeer} and Niki {Parmar} and Jakob {Uszkoreit} and Llion {Jones} and Aidan N. {Gomez} and Lukasz {Kaiser} and Illia {Polosukhin}},
publisher={International Conference on Neural Information Processing},
pages={5998--6008},
year={2017}
}
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@inproceedings{DBLP:conf/iclr/RaePJHL20,
author = {Jack W. Rae and
Anna Potapenko and
......
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