What is attention？
先简单描述一下attention机制是什么。相信做NLP的同学对这个机制不会很陌生，它在Attention is all you need可以说是大放异彩，在machine translation任务中，帮助深度模型在性能上有了很大的提升，输出了当时最好的state-of-art model。当然该模型除了attention机制外，还用了很多有用的trick，以帮助提升模型性能。但是不能否认的时，这个模型的核心就是attention。
attention机制：又称为注意力机制，顾名思义，是一种能让模型对重要信息重点关注并充分学习吸收的技术，它不算是一个完整的模型，应当是一种技术，能够作用于任何序列模型中。
为什么Transformer中K 、Q不能使用同一个值
既然K和Q差不多（唯一区别是W_k和W_Q权值不同），直接拿K自己点乘就行了，何必再创建一个Q？创建了还要花内存去保存，不断去更新，多麻烦。
想要回答这个问题，我们首先要明白，为什么要计算Q和K的点乘。
现补充两点
- 先从点乘的物理意义说，两个向量的点乘表示两个向量的相似度。
2. Q，K，V物理意义上是一样的，都表示同一个句子中不同token组成的矩阵。矩阵中的每一行，是表示一个token的word embedding向量。假设一个句子"Hello, how are you?"长度是6，embedding维度是300，那么Q，K，V都是(6, 300)的矩阵
简单的说，K和Q的点乘是为了计算一个句子中每个token相对于句子中其他token的相似度，这个相似度可以理解为attetnion score，关注度得分。比如说 "Hello, how are you?"这句话，当前token为”Hello"的时候，我们可以知道”Hello“对于” , “, "how", "are", "you", "?"这几个token对应的关注度是多少。有了这个attetnion score，可以知道处理到”Hello“的时候，模型在关注句子中的哪些token。
这个attention score是一个(6, 6)的矩阵。每一行代表每个token相对于其他token的关注度。比如说上图中的第一行，代表的是Hello这个单词相对于本句话中的其他单词的关注度。添加softmax只是为了对关注度进行归一化。
虽然有了attention score矩阵，但是这个矩阵是经过各种计算后得到的，已经很难表示原来的句子了。然而V还代表着原来的句子，所以我们拿这个attention score矩阵与V相乘，得到的是一个加权后结果。也就是说，原本V里的各个单词只用word embedding表示，相互之间没什么关系。但是经过与attention score相乘后，V中每个token的向量（即一个单词的word embedding向量），在300维的每个维度上（每一列）上，都会对其他token做出调整（关注度不同）。与V相乘这一步，相当于提纯，让每个单词关注该关注的部分。
好了，该解释为什么不把K和Q用同一个值了。
经过上面的解释，我们知道K和Q的点乘是为了得到一个attention score 矩阵，用来对V进行提纯。K和Q使用了不同的W_k, W_Q来计算，可以理解为是在不同空间上的投影。正因为有了这种不同空间的投影，增加了表达能力，这样计算得到的attention score矩阵的泛化能力更高。这里解释下我理解的泛化能力，因为K和Q使用了不同的W_k, W_Q来计算，得到的也是两个完全不同的矩阵，所以表达能力更强。
但是如果不用Q，直接拿K和K点乘的话，你会发现attention score 矩阵是一个对称矩阵。因为是同样一个矩阵，都投影到了同样一个空间，所以泛化能力很差。这样的矩阵导致对V进行提纯的时候，效果也不会好。
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在attention中，主要分为两部分，一部分是相似度矩阵的计算，也就是softmax(kq^T)，另一部分是利用相似度矩阵将原v值映射到一个新的空间。
那接下来我们需要考虑一点:在已知输入x的情况下，如何建立相似度矩阵？
- 最简单的方式就是自身点乘也就是xx^T，其可以表征在本空间内的相似度。
- 但通常原空间的相似度是不够的，为了使得模型有更强的表征能力，我们需要其在其他空间映射的相似度，这一点可以参考核函数的设计思想。这时一个最标准的做法就是xWx^T(参考马氏距离)。如果对其进行拆解就是xW1(xW2)^T，可以看到此时kq已经有所不同了。
- W1，W2如果保持相同，那么这个距离是对称自反的，也就是d(x1，x2)=d(x2，x1)。但是在attention中，这种对称自反其实是不必要的，想象一下“我是一个男孩”这句话，男孩对修饰我的重要性应该要高于我修饰男孩的重要性。
假设有一个词库，这里面有100个词，现在有两个词，他们的词向量是A和B
现在有一个训练任务，假设是翻译，那么attention机制就是将词向量根据你的训练任务细分成了三个属性，即QKV，这3个属性变换需要的矩阵都是训练得到的。
Q(query)可以理解为词向量A在当前训练语料下的注意力权重，它保存了剩下99个词与A之间的关系。
K(key)是权重索引，通过用别的词(比如B)的注意力索引K(key)与A的注意力权重(Query)相乘，就可以得到B对A的注意力加权
V(value)可以理解为在当前训练语料下的词向量，是在原有词向量的基础上，利用当前训练语料进行强化训练后得到的词向量
这样一来通过QK就可以计算出一句话中所有词对A的注意力加权，然后将这个注意力加权与各自对应的新词向量(value)相乘，就可以得到这句话中所有词对A词的注意力加权词向量集，接下来我们就可以通过这个向量集作为输入，预测A的翻译结果。
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