写了上一篇，就必有这一篇~
1. TRM在做啥？
我们输入一个I love you，输出我爱你，输入一段声音，输出得到你真美。输入长度跟输出长度没有决定性的关系，由机器决定输出的是什么。
2. TRM原理
2.1 TRM模型结构
2.2 Encoder
encoder是由6层独立的layers构成。每层由两个子层，就是上图左边的两个。第一个是一个多头 self-attention结构。第二个是一个简单的基于点的全连接前向网络。
输入b经过self-attention后得到a，借鉴了残差网络的思想使输入跟self-attention的输出相加得到结果在输入至 layar Normalization，得到的输出才是全连接网络层的输入，在经过一个残差连接来连接输出和输入。并且对输出的结构层上做了LayerNorm，得到的输出才是一个block的输出。这个block会重复n次。
2.2.1 Layer Norm
Norm的意思就是在后面跟了一个归一化层。
为什么要使用层归一化：
一是解决梯度消失的问题，二是解决权重矩阵的退化问题，可以更好的解决梯度爆炸，梯度消失在深层网络中的问题，因为逐层进行了归一化，可以使得梯度传导的更稳定。残差路径上传来的向量和Self-Attention计算得到的向量相加后进行Layer-Normalization，即层标准化。Layer Norm对同一个样本同一层的所有神经元进行标准化，使它们满足标准正态分布。LayerNorm的主要思想是:是在每一个样本(一个样本里的不同通道)上计算均值和方差，而不是 BN 那种在批方向计算均值和方差。
2.2.2 BatchNorm
主要思想：在每一层的每一批数据(一个batch里的同一通道)上进行归一化 。Batch Norm则是对Batch内不同样本的同一个神经元所有值进行标准化。
2.2.3 LN和BN的区别
理解下来就是，比如说两个sequence，你是天边最美的云彩和让我把你留下来哈哈，LN是在自己的句子里计算均值和方差，而BN是你和让做均值和方差，所以BN不可，LN更好。
2.2.4 小总结
输入inputs,得到input embedding，然后碰到位置嵌入，相加作为整体的输入，遇到一个多头注意力机制，计算之后，与输入一起经过残差得到一个结果，在经过一个LN得到输出结果，再碰到了一个两层的全连接层，在经过残差，输出结果。
2.3 Decoder
Decoder也是由6层的独立层组成，用了三个子层。用于对encoder的输出做multi-head self attention。具体结构都一样，也是在子层上应用了残差连接，再在子层输出加上一个LayerNorm。但是论文在decoder中的multi-head self attention 做了一个mask修改。目的是为了防止序列之后的位置被用于预测前面的位置信息，造成对模型的信息泄漏。
2.3.1 Autoregressive
Decoder的input从begin开始，得到输出，再由这个输出进行输入得到下一个输入，即每一个输出都是下一次的输入，所以当decoder在产生一个句子的时候，有可能是错误的，因为他看到的是自己的输出。为了停止需要一个END。
2.3.2 masked Self-attention:
之前我们经过Self-attention输出的每一个b是都考虑了整个句子的咨询，但masked Self-attention的b1只能考虑a1的咨询，产生b2考虑了a1，a2的咨询，产生b3的时候考虑了a1，a2，a3的咨询，产生b4可以考虑整个句子的咨询。
2.3.3 Non-autoregressive
一次性输出句子，即输入一整排的begin，输出一整排句子
2.4 Encoder与Decoder之间如何传播
实际运作过程：decoder凭借产生一个q，去encoder抽取咨询做接下来decoder中全连接层的input，然后接下来在产生第二个输入机。
scheduled Sampling：测试的时候给decoder输入一些错误的东西，训练的时候decoder才会输出正确的，才会训练的更好。
2.5 输出
首先经过一次线性变换，然后Softmax得到输出的概率分布，然后通过词典，输出概率最大的对应的单词作为我们的预测输出。
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