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RNN，CNN网络的缺点

难以平行化处理，比如我们要算$b^4$，我们需要一次将$a^1$~$a^4$依次进行放入网络中进行计算。

于是有人提出用CNN代替RNN

三角形表示输入，$b^1$的结果是由$a^1,a^2$产生。
$a^1$~$a^4$可以同时并行输入到CNN中。
但是，这么做的话可以表示的内容非常有限，解决方法是再往上继续建造。

这样的话，蓝色的输入，就相当于获得了$a^1$~$a^4$的输入。
CNN的优点就是可以同时计算，缺点就是需要叠很多层。

self-Attention层

self-Attention层要做的就是，既能达到RNN的功能，同时又能像CNN一样平行化。

self-attention层运作步骤

• 拿每个q与每个k进行attention运算
  
  $d$为$q,k$的维度，这个可以理解为是为了平衡维度带来的影响，因为维度越大，点乘出来的结果就会相应的较大，所以除以维度可以消除一部分影响。
• 然后再统一做一下softmax
  
  
• 随后$\hat{a}$再和$v$相乘
  
  
  这样，计算$b^1$既可以并行计算，也能获取到$x^1$~$x^4$的全部数据。

如何并行化



可以把上一层的内容统统放入到矩阵中，进行一次矩阵乘法即可算出下一层。而矩阵乘法可以用GPU加速。

$q,k,v$也是可以用多层的。

Position Encoding

实际上，$x$序列的位置信息是不重要的，因为每个位置都有一个独一无二的$e^i$向量与它相加，依次来表示位置信息。这个$e^i$不是从数据中学到的，而是人为赋值的。

Sequence To Sequence

在Sequence To Sequence模型中，就可以用self-Attention层来代替RNN或者CNN。

Transformer