自回归编/解码 Transformer

自回归编/解码Transformer是一种基于Transformer模型的序列生成模型。它在自然语言处理任务中广泛应用，如机器翻译、文本生成等。

自回归编/解码Transformer由编码器和解码器两部分组成。编码器负责将输入序列进行编码，提取输入序列的特征表示；解码器则根据编码器的输出和之前生成的部分序列，逐步生成目标序列。

具体来说，自回归编/解码Transformer的编码器和解码器都由多层的自注意力机制和前馈神经网络组成。自注意力机制能够对输入序列中的不同位置进行关注，捕捉到输入序列中的上下文信息。前馈神经网络则负责对特征进行非线性变换。

在训练过程中，自回归编/解码Transformer采用了teacher forcing的方式，即将真实的目标序列作为解码器的输入，通过最大化目标序列的条件概率来进行训练。而在生成过程中，解码器则根据之前生成的部分序列和编码器的输出，通过贪婪搜索或束搜索等方法逐步生成目标序列。

相关问题

transformer解码器自回归

Transformer解码器是一个自回归模型，用于生成文本序列或者翻译任务等。它的设计灵感来自于Seq2Seq模型，但是使用了自注意力机制来取代循环神经网络（RNN）的结构。在Transformer中，解码器通过逐步生成输出序列，每个时间步都依赖于前面已生成的部分。

解码器的输入是一个目标序列的嵌入表示，同时也会接收来自编码器的信息。在每个时间步，解码器通过自注意力机制来关注已生成的部分，并生成下一个词语的概率分布。通常情况下，解码器还会使用一个额外的注意力机制来关注编码器输出，并从中提取有用的信息。

在训练过程中，解码器的输入是目标序列的前一个词语（或者是一个特殊的起始词语）。通过将目标序列向右移动一位，可以让解码器预测下一个词语。这样的训练方式称为"teacher forcing"，可以加速训练过程。但在生成阶段，解码器需要根据前面生成的词语预测下一个词语，以此不断生成整个序列。

总结来说，Transformer解码器利用自注意力机制和注意力机制来生成文本序列，它是一种非常有效的模型结构。

transformer自回归

transformer自回归是指在Transformer模型中，解码器部分的每个时间步都依赖于前面的输出。具体地说，解码器在生成下一个单词时，会将之前生成的单词作为输入，并结合自注意力机制来注意输入序列中的不同位置的关联信息。这种自回归的方式使得Transformer能够生成与输入序列相关的输出序列。