一、背景
本人在阅读大神文章《Attention is all you need》的过程中，遇到了有关attention方面的内容，尤其是对于self-attention方面的内容饶有兴趣，于是做了许多调查，下面是我的一些总结。
二、基本知识
1、Attention Mechanism
本文主要讲解Self_attention方面的内容，这方面的知识是建立在attention机制之上的，因此若读者不了解attention mechanism的话，希望你们能去略微了解一下。本人也将在这里稍微的解释一下。
对于encoder-decoder模型，decoder的输入包括（注意这里是包括）encoder的输出。但是根据常识来讲，某一个输出并不需要所有encoder信息，而是只需要部分信息。这句话就是attention的精髓所在。怎么理解这句话呢？举个例子来说：假如我们正在做机器翻译，将“I am a student”翻译成中文“我是一个学生”。根据encoder-decoder模型，在输出“学生”时，我们用到了“我”“是”“一个”以及encoder的输出。但事实上，我们或许并不需要“I am a ”这些无关紧要的信息，而仅仅只需要“student”这个词的信息就可以输出“学生”（或者说“I am a”这些信息没有“student”重要）。这个时候就需要用到attention机制来分别为“I”、“am”、“a”、“student”赋一个权值了。例如分别给“I am a”赋值为0.1，给“student”赋值剩下的0.7，显然这时student的重要性就体现出来了。具体怎么操作，我这里就不在讲了。
2、self-attention
self-attention显然是attentio机制的一种。上面所讲的attention是输入对输出的权重，例如在上文中，是I am a student 对学生的权重。self-attention则是自己对自己的权重，例如I am a student分别对am的权重、对student的权重。之所以这样做，是为了充分考虑句子之间不同词语之间的语义及语法联系。
那么这个权值应该怎么计算呢？我在别处看到的图片以及我自己的理解如下：
注释：q\k\v分别对应attention机制中的Q\K\V，它们是通过输入词向量分别和W(Q)、W(K)、W(V)做乘积得到的。其目的主要是计算权值。
注释：q与k做点乘、然后归一化，就得到权值（乘积越大，相似度越高，权值越高）。得到的两个权值分别与v相乘后，再相加就是输出。同理就可以得到另一个单词的输出。
以上是一个单词一个单词的输出，如果写成矩阵形式就是Q*K，得到的矩阵归一化直接得到权值。