Self-Attention与Transformer

1.由来 在Transformer之前，做翻译的时候，一般用基于RNN的Encoder-Decoder模型。从X翻译到Y。 但是这种方式是基于RNN模型，存在两个问题。 一是RNN存在梯度消失的问题。（LSTM/GRU只是缓解这个问题） 二是RNN 有时间上的方向性，不能用于并行操作。Transformer 摆脱了RNN这种问题。 2.Transformer 的整体框架 输入的x1,x2x_{1},x_{2}x1​,x2​，共同经过Self-attention机制后，在Self-attention中实现了信息的交互，分别得到了z1,z2z_{1},z_{2}z1​,z2​，将z1,z2