自然语言处理 - 要代替 RNN、LSTM 的 Transformer_lstm的替代

Seq2Seq 模型，通常来讲里面是由 RNN、GRU、LSTM 的 cell 来组建的，但最近 Google 推出了一个新的架构 Transformer. 这个模型解决了 Seq2Seq 模型依赖之前结果无法并行的问题，而且最终的效果也是非常棒。

原文：图解 Transformer

已经这么详细的翻译了，我这里为自己总结一下关键点。

• Transformer 结构

  Seq2Seq 模型是这个样子的：
  Transformer 的宏观结构也是这样的，不同的是内部的微观结构。它里面又多个 Encoder 或 多个 Decoder 组成，而每个 Coder 内部又拥有不同的结构：
  
  

• 计算过程

  最关键的是对每个词向量，每次在 Self -Attention 时初始化（后续反向传播更新）三个矩阵 query/key/value，利用 query * key 计算得到 score 并通过 softmax 计算得到 概率权重，乘以 value，得到激活词向量。

  每个词向量分别进入独立的 FFNN 计算。

  当 Encoder 计算完毕后，再转化为两个矩阵 key/value 代入到 Decoder 中 Encoder-Decoder Attention 的计算中。