背景

还是以I am good（我很好）为例。

在RNN模型中，句子是逐字送入学习网络的。换言之，首先把I作为输入，接下来是am，以此类推。通过逐字地接受输入，学习网络就能完全理解整个句子。然而，Transformer网络并不遵循递归循环的模式。因此，我们不是逐字地输入句子，而是将句子中的所有词并行地输入到神经网络中。并行输入有助于缩短训练时间，同时有利于学习长期依赖。

不过，并行地将词送入Transformer，却不保留词序，它将如何理解句子的意思呢？要理解一个句子，词序（词在句子中的位置）不是很重要吗？

当然，Transformer也需要一些关于词序的信息，以便更好地理解句子。但这将如何做到呢？现在，让我们来解答这个问题。

位置编码

对于给定的句子I am good，我们首先计算每个单词在句子中的嵌入值。嵌入维度可以表示为$d_{model}$。比如将嵌入维度$d_{model}$设为4，那么输入矩阵的维度将是[句子长度×嵌入维度]，也就是[3 × 4]。

同样，用输入矩阵X（嵌入矩阵）表示输入句I am good。假设输入矩阵X如图所示。

如果把输入矩阵X直接传给Transformer，那么模型是无法理解词序的。因此，需要添加一些表明词序（词的位置）的信息，以便神经网络能够理解句子的含义。所以，我们不能将输入矩阵直接传给Transformer。这里引入了一种叫作位置编码的技术，以达到上述目的。顾名思义，位置编码是指词在句子中的位置（词序）的编码。

位置编码矩阵P的维度与输入矩阵X的维度相同。在将输入矩阵直接传给Transformer之前，我们将使其包含位置编码。我们只需将位置编码矩阵P添加到输入矩阵X中，再将其作为输入送入神经网络，如图所示。这样一来，输入矩阵不仅有词的嵌入值，还有词在句子中的位置信息。

位置编码矩阵究竟是如何计算的呢？如下所示，Transformer论文“Attention Is All You Need”的作者使用了正弦函数来计算位置编码：

$$P(pos,2i)=sin(\frac{pos}{10000^{2i/d_{model}}})$$

$$P(pos,2i+1)=cos(\frac{pos}{10000^{2i/d_{model}}})$$

在上面的等式中，pos表示该词在句子中的位置，$i$表示在输入矩阵中的位置。下面通过一个例子来理解以上等式，如图所示。

可以看到，在位置编码中，当$i$是偶数时，使用正弦函数；当$i$是奇数时，则使用余弦函数。通过简化矩阵中的公式，可以得出下图所示的结果。

我们知道I位于句子的第0位，am在第1位，good在第2位。代入pos值，我们得到结果。

最终的位置编码矩阵P如图所示。

只需将输入矩阵X与计算得到的位置编码矩阵P进行逐元素相加，并将得出的结果作为输入矩阵送入编码器中。

让我们回顾一下编码器架构。下图是一个编码器模块，从中我们可以看到，在将输入矩阵送入编码器之前，首先要将位置编码加入输入矩阵中，再将其作为输入送入编码器。

其他补充

前馈网络层

前馈网络层在编码器模块中的位置如下图所示。

前馈网络由两个有ReLU激活函数的全连接层组成。前馈网络的参数在句子的不同位置上是相同的，但在不同的编码器模块上是不同的。

叠加和归一组件

在编码器中还有一个重要的组成部分，即叠加和归一组件。它同时连接一个子层的输入和输出，如下图所示（虚线部分）

• 同时连接多头注意力层的输入和输出。
• 同时连接前馈网络层的输入和输出。

叠加和归一组件实际上包含一个残差连接与层的归一化。层的归一化可以防止每层的值剧烈变化，从而提高了模型的训练速度。

至此，我们已经了解了编码器的所有部分。

编码器总览

下图显示了叠加的两个编码器，但只有编码器1被展开，以便查看细节。

通过上图，我们可以总结出以下几点。
(1) 将输入转换为嵌入矩阵（输入矩阵），并将位置编码加入其中，再将结果作为输入传入底层的编码器（编码器1）。
(2) 编码器1接受输入并将其送入多头注意力层，该子层运算后输出注意力矩阵。
(3) 将注意力矩阵输入到下一个子层，即前馈网络层。前馈网络层将注意力矩阵作为输入，并计算出特征值作为输出。
(4) 接下来，把从编码器1中得到的输出作为输入，传入下一个编码器（编码器2）。
(5) 编码器2进行同样的处理，再将给定输入句子的特征值作为输出。

这样可以将N个编码器一个接一个地叠加起来。从最后一个编码器（顶层的编码器）得到的输出将是给定输入句子的特征值。让我们把从最后一个编码器（在本例中是编码器2）得到的特征值表示为R。

我们把R作为输入传给解码器。解码器将基于这个输入生成目标句。现在，我们了解了Transformer的编码器部分。后续将详细分析解码器的工作原理。