Self-Attention & Transformer完全指南：像Transformer的创作...

主要观点总结

文章详细介绍了从RNN到self-attention，再到Transformer的算法演变过程，解释了RNN的长距离依赖问题，LSTM的时序依赖问题，self-attention的矩阵化、本质、QKV思想，Positional Encoding的位置信息整合，Transformers的encoder-decoder架构，Cross-Attention和Multi-head Attention，Feed Forward Layer，Residual Network与Layer Norm。文章不仅解释了这些概念，还鼓励读者思考如何一步步做出Transformer的整个结构，并理解其细节。

关键观点总结

关键观点1: RNN的长距离依赖问题

RNN由于其隐藏状态更新方式，在长距离依赖上存在问题，导致信息不平等，需要改进模型结构。

关键观点2: LSTM的时序依赖问题

LSTM使用记忆单元存储先前信息，有效减轻了长距离依赖问题，但依然存在信息不对等和扩展性差的问题。

关键观点3: self-attention的矩阵化

self-attention使用矩阵运算代替时序依赖，实现并行化，提高计算效率。

关键观点4: Positional Encoding的位置信息整合

Positional Encoding通过修改token的embedding，使模型感知token在序列中的位置信息。

关键观点5: Transformers的encoder-decoder架构

Transformer使用encoder-decoder架构，通过self-attention和cross-attention实现seq2seq任务。

关键观点6: Multi-head Attention

Multi-head Attention通过增加注意力头的数量，增大参数量，增加特征提取器的分化程度，提高性能。

关键观点7: Feed Forward Layer

Feed Forward Layer作为非线性层，增加模型的非线性能力，并增加模型的容量。