上一篇文章中，我们解读了Transformer中的Self-Attention的实现细节，这篇文章中，就Transformer的整体做一个算法解读。

首先，我们还是把Transformer的架构图贴出来，作为本篇内容的抓手。

从图中我们可以看到，网络中有三种Attention，分别是：(1) Encoder中的Multi-Head Attention，(2) Decoder中的Multi-Head Attention（Encoder-Decoder Attention），(3) Decoder中的 Masked Multi-Head Attention。所以，接下来，我们先从Multi-Head Attention讲起。

1. Multi-Head Attention

Jay Alammar把多头注意力机制比喻成多头兽。它的结构如下图所示：

那么这头多头兽能带来什么优势呢？

首先，它能提升模型关注不同位置的能力，这在较复杂的句子翻译中非常有用；

其次，它为注意力层提供了多重表示子空间（Representation subspaces）。

在Muti-Head Attention中，我们有多套Query/Key/Value的权重矩阵，在论文中，这个数量为8。每套权重矩阵都被随机初始化，并且在经过训练后，每套Query/Key/Value矩阵可以将输入embeddings映射到不同的表示子空间。

现在问题来了，这8套Q/K/V将会产生8个输出Z0, Z1, ... , Z7，而后续的Feed-Forward模块只接收一个矩阵输入，这8个输出将如何整合在一起呢？这就需要想办法把它们压缩进一个矩阵。具体做法是，将8个输出级联到一起变成一个矩阵，然后再与一个权重矩阵WO做矩阵乘法，得到最终的输出矩阵Z：

论文中给出的公式是：

好了，以上就是Multi-Head Attention的实现方式了。总结一下，每一层的Multi-Head Attention完整实现如下图所示。（感谢Jay Alammar，为我们提供这么直观的示意图）。

前面我们讲到，Multi-Head Attention在Transformer中的应用，主要有三种方式。

1. 在Encoder中的Multi-Head Attention：Q/K/V都来自于上一层Encoder的输出，对每个位置的编码，都能参考上一层输出中的所有其他位置。

2. Decoder中的Encoder-Decoder Attention：Q来自于上一层Decoder的输出，而K和V则来自于Encoder的输出。

3. Decoder中的Masked Multi-Head Attention：在掩码模式中，每个位置可以参考截至该位置的所有位置信息，也就是只能参考该位置之前的信息，对于不能参考的位置信息，在点积操作中，通过设置mask的方式（setting to -inf）来阻止访问非法位置。

2. Positional Encoding

由于网络不含递归和卷积操作，我们需要想办法把序列元素的位置信息利用起来。论文中使用的方法是，将位置信息的编码加入到底部Encoder和Decoder的Embeddings上。

具体编码方式如下列公式所示，pos是词语位置，i为维度index（总维度大小为512，i的取值范围应为0~511）。

这样计算出来的位置编码数据范围在[-1,1]之间，因此，假如输入embedding的维度为4，则下图可以帮助我们理解上面的加法操作：

当然，上图是个非常简化的示意图，并且该图存在一点问题，偶数维度和奇数维度应该是交错排列，原图作者是将其concate在了一起。实际上，编码的维度与输入embedding的维度一致，在论文实现中为512。 

3. Position-wise Feed-Forward Networks

Feed-Forward模块相对较简单，对每个位置进行两次线性变换（当然，不同Layer的Weight不同），中间使用了一个ReLU激活：

以上公式也可以描述为两个kernel为1的卷积。FFN模块的输入和输出维度都是512，中间维度为2048。

4. The Residuals

从Transformer的模型结构我们可以看到，该模型中使用了残差连接。把模型的局部放大，大概是下面这个样子：

向量加法后面紧接着会做一个Layer Normalization的操作。

残差连接在Encoder和Decoder中都有应用，例如，2层Encoder和2层Decoder的Transformer结构大致如下：

5. The Final Linear and Softmax Layer

Decoder输出的是float向量，那么这个浮点向量如何转换成词语呢？这就是最后Linear Layer和Softmax Layer干的事情。

Linear层是一个简单的全连接网络，它的作用是将Decoder的输出向量（维度为512）映射到一个更大的向量，称为logits向量。

logits向量的维度对应模型所知道的词汇表的大小，假设模型训练中，已知10000个英语单词，那么logits向量则有10000个元素的维度，每个元素对应一个单词的分数。

而Softmax层则是将词汇分数转换成0.0~1.0之间的概率，拥有最高概率的词语将被选中并输出。

6. How the Network works? 

 好了，以上就是Transformer中各个模块的解读，相信你已经对每个模块都比较清晰了。那么，整个Transformer是如何工作的呢？下面这个动图很好地说明了整个网络的工作过程。

正如前面我们讲Multi-Head Attention时提到过的，Decoder的Attention模块与Encoder有所不同。

首先，Decoder有两个Attention模块，Masked Mutli-Head Attention只允许关注当前位置之前的位置，对于未来的位置则通过在softmax之前将其设置为-inf来将其“屏蔽”掉，从上图也可以看出来，Decoder会将之前的输出当作当前位置的输入，来预测当前位置的输出。

其次，Encoder-Decoder Attention， Query矩阵来自上一层Decoder，而Key矩阵和Value矩阵来来自Encoder的输出。

参考资料：

1.《The Illustrated Transformer》

2. 《Attention Is All You Need》