一、 Vector set as 输入

一段声音讯号：

图结构（graph）：输入向量（vector={性别，身高}）

分子结构：vector={元素类别}

二、 模型输出（三种）

1 n-to-n

应用：文字处理

语音识别：

2 n-to-1

应用：正负评论分类、语音辨认

3 n-to-m

应用：翻译

三、self-attention

以n-to-n为例。

1、问题引入

不考虑上下文的情况下，模型认为两个"saw"是一样的，会输出相同的两个结果。

使用Window局部考虑上下文：

使用Windows考虑上下文，无法考虑整个序列的上下，如果想要考虑较长的上下文信息，需要大的Window,这样就增加计算复杂度。
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2、self-attention

Transformer是一个经典的self-attention 论文，

3 self-attention 原理介绍

找出任意两个输入的相关性$\alpha$：

计算$\alpha$（两种方式：1 dot product, 2 additive）:

有了$\alpha$的计算方式，接下来计算输入之间的关联性：

获得$a_1$与其他输入向量的相关性：${\alpha }_1=[{\alpha }_{1,1}^{\prime }{\alpha }_{1,2}^{\prime }{\alpha }_{1,3}^{\prime }{\alpha }_{1,4}^{\prime }]$，接下来利用关系向量作为权重乘上输入向量$[a^1,a^2,a^3,a^4]$,得到考虑上下文的$a^1$，即$b^1$：

接下来，就能计算$[b^1,b^2,b^3,b^4]$
$[b^1,b^2,b^3,b^4]$并不是串行计算，而是通过矩阵乘法进行并行计算：

对于$[q^1,q^2,q^3,q^4]$, $K^1,k^2,k^3,k^4$, $v^1,v^2,v^3,v^4$,可以通过矩阵乘法实现并行计算：

接下来我们就可以使用得到的Q，K，V计算相关性系数$\alpha$。同样也可以使用矩阵乘法来实现并行计算，即$K^T\ast Q$：


得到相关性矩阵$A$之后，就可以计算考虑上下文的特征向量$b$。

所以self-attention的计算过程被总结为如下的矩阵乘法：