WDK学习笔记_Kaggle_Transformer_docker

摘要

1. 深度学习方面，学习了kaggle竞赛的一些处理问题的方法、技巧。(未完)
2. 文献方面，阅读了Transformer；在Transformer中，采用了位置编码+多头注意力机制，前者使用绝对位置信息代替了RNN中的时序信息，后者使得model能够更好的从数据中抓住有效信息，两者结合，使得model在处理时序信息时，能够并行化，相比RNN，Transformer训练速度更快且上限更高，但若参数设置的不够好，也会导致Transformer没法抓住很好的时序信息，使得其不如RNN。
3. 项目方面：学习了区块链中，重点使用的docker容器技术；docker容器技术类似于虚拟机，但其使用了容器技术，可以将环境一块打包成镜像文件，且其可以调用已经存在的文件，避免了数据冗余，使得其镜像文件更小。
4. 毕设方面: 指导学弟安装好了超级账本环境，指明了学习方向，并开始了学习；

一、深度学习：Kaggle竞赛

1.1 model的选择

1.2 常用包

1. scikit-learn包：包中基本上所有model都有，只需要简单调用就可使用；例如：处理好输入x,label后，fit(x,label)就可完成训练；
2. grnsim：自然语言处理包；可将word转变为vector；
3. pandas：数据处理的包；
4. matplotlib：绘图包;

1.3 解决问题流程

1. 了解问题的场景及我们的目的
2. 了解问题的评估准则
3. 认知数据
4. 数据预处理
5. 特征工程
6. 模型调参
7. 模型状态分析
8. 模型融合

注意：数据处理(特征工程，清洗等)>模型，只要数据处理做的足够好，简单的model也能达到很好的效果，且model可解释性非常高。

1.3.1 认知数据

1. 数据质量分析

二、文献：Transformer

2.1 摘要

主流的序列转换模型是基于复杂的循环或卷积神经网络，包括编码器和解码器。性能最好的模型还通过注意机制连接编码器和解码器。我们提出了一种新的简单网络架构—Transformer，它完全基于注意力机制，摒弃了递归和卷积。在两个机器翻译任务上的实验表明，这些模型在质量上更优，同时具有更强的并行性，需要的训练时间显著减少。我们的模型在WMT 2014英德翻译任务中获得28.4个BLEU，比现有的最佳结果(包括集合)提高了2个BLEU。在WMT 2014英法翻译任务中，我们的模型在8个gpu上经过3.5天的训练后，建立了一个新的单模最先进的BLEU得分为41.8，这只是文献中最好的模型训练成本的一小部分。我们通过将Transformer成功地应用于具有大量和有限训练数据的英语分组解析，表明它可以很好地推广到其他任务。

2.2 介绍

RNN特别是LSTM作为主流的序列建模已经是公认的了，但是存在以下缺点：

1. 数据必须是按顺序输入，限制了训练的并行化，训练速度慢；
2. 当时序比较长时，很早的时序信息会被遗忘；于是作者提出了完全基于注意力机制的model—tramsformer，无顺序约束，训练速度快，效果也好。
   注意力机制

2.3 Transformer架构

2.3.1 全局分析Transformer

1. transformer被发明的时候是用来做机器翻译的，从全局角度看如下图；
   
2. TRM可分为两个部分，encoder模块、decoder模块;
   
3. 其中encoder模块都是由n个encoder组成，decoder模块是由n个decoder组成;
   
4. 其中每个encoder和decoder是怎样的？(如下图)
   左边是encoder模块，右边是decoder模块，运行顺序从1-2-3…，E表示encoder，D表示decoder，2`等表示残差。
   

2.3.2 细分Transformer

encoder里面是什么东西呢？

分为三个部分，1-输入部分；2-多头注意力机制部分；3-前馈神经网络。

1. 输入部分：分为两个小两部分：
   
   第一部分：Input Embedding对输入的word进行编码，将其转换为vector；
   第二部分：Positional Encoding—位置编码，该部分利用位置编码，替代找出输入的时序信息，运用的是sin-cos编码，公式如下图：
   
   上式中 pos 指的是句中字的位置，取值范围是 [0,