transformer decoder详解
时间: 2023-09-20 08:09:44 浏览: 68
Transformer Decoder是Transformer模型的一个重要组成部分,主要用于自然语言处理任务中的解码阶段。它是由多个Decoder层堆叠而成的,每个Decoder层都有自己的注意力机制,用于解码输入序列并生成输出序列。
Transformer Decoder的输入是一个由Encoder输出的一系列向量,也就是Encoder的输出序列。在解码过程中,Decoder会逐个生成输出序列中的每个词,每个词的生成都受到前面已经生成的词的影响。
Decoder的核心结构是一个自注意力机制,用于计算当前位置的输出向量和输入序列中所有位置的向量之间的注意力权重,从而得到一个加权平均后的上下文向量。这个上下文向量会被输入到一个全连接层中进行处理,生成当前位置的输出向量。
除了自注意力机制,Transformer Decoder还包含一个双向注意力机制,用于将当前位置的输出向量与Encoder的输出序列进行交互。这个注意力机制可以帮助Decoder更好地理解输入序列。
最后,Decoder会将输出向量输入到一个softmax层中,生成当前位置的输出词的概率分布。这个分布可以用来选择下一个生成的词。
总之,Transformer Decoder是Transformer模型的一个核心组成部分,它通过自注意力机制和双向注意力机制实现了对输入序列的理解和生成输出序列的功能。它在自然语言处理任务中发挥着重要作用。
相关问题
transformer模型Decoder详解
Transformer模型中的Decoder是一个由多个Decoder Layer组成的堆叠结构,每个Decoder Layer包括两个子层:一个自注意力子层和一个前馈子层。Decoder的输入是一个由Encoder输出的上下文向量和一个可变长度的目标序列。Decoder的任务是生成一个与目标序列等长的输出序列,其中每个位置的输出都是基于之前的输出和上下文向量计算得到的。
Decoder的自注意力子层与Encoder的自注意力子层类似,但是在计算注意力权重时,Decoder会对目标序列进行遮挡,以确保模型只关注未来的输入。具体来说,对于位置i,Decoder只会考虑目标序列中在位置j<=i的输入,这种遮挡方式被称为“Masked Self-Attention”。
Decoder的前馈子层包括两个全连接层和一个激活函数,其中第一个全连接层的输出维度与输入维度相同,第二个全连接层的输出维度与模型的隐藏状态维度相同。这样做的目的是扩展模型的表示能力,提高模型在序列生成任务上的性能。
在Decoder中,每个位置的输出都是基于之前的输出和上下文向量计算得到的。具体来说,对于位置i,Decoder会首先将上一时刻的输出作为输入,并且计算出一个上下文向量,然后使用该向量和目标序列中第i个位置的输入作为输入,计算出该位置的输出。这个过程可以通过堆叠多个Decoder Layer来增强模型的表示能力,从而提高模型在序列生成任务上的性能。
transformer只用decoder
回答: 是的,Transformer模型中的Decoder可以单独使用。在某些应用中,只需要使用Decoder来生成输出,而不需要Encoder的输入编码过程。Decoder接收一个输入序列,然后逐步生成下一个输出。具体来说,Decoder的输入可以是Ground Truth(在训练模式下)或者前一个时间步的输出(在测试模式下)。在训练模式下,Decoder的输入是Ground Truth,即将正确答案作为输入,这种模式被称为teacher-forcing。而在测试模式下,由于没有Ground Truth可用,Decoder会将前一个时间步的输出作为下一时间步的输入,这也是所谓的shifted right的意思,逐步生成输出序列。需要注意的是,在Decoder中并不是并行计算的,而是逐个词输入,并根据已经生成的词与Encoder计算得到的K和V进行计算。最后,Encoder和Decoder之间的交互是通过Decoder在每一时间步计算得到的Q与Encoder计算得到的K和V进行计算。整个过程会反复进行,直到得到最终的输出。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Transformer Decoder详解](https://blog.csdn.net/weixin_43332715/article/details/124943016)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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