transformer输入部分
时间: 2024-04-12 10:26:04 浏览: 8
Transformer模型的输入部分主要包括两个部分:编码器输入和解码器输入。
1. 编码器输入:
编码器输入是指将原始文本序列转换为模型可接受的向量表示。在Transformer中,编码器输入主要包括以下几个步骤:
- 词嵌入(Word Embedding):将每个单词映射为一个固定长度的向量表示,常用的方法有Word2Vec、GloVe等。
- 位置编码(Positional Encoding):为了保留序列中单词的位置信息,需要为每个位置添加一个位置编码向量,常用的方法是使用正弦和余弦函数生成位置编码。
- 输入嵌入(Input Embedding):将词嵌入和位置编码相加得到最终的编码器输入。
2. 解码器输入:
解码器输入是指将目标文本序列转换为模型可接受的向量表示。与编码器输入类似,解码器输入也包括词嵌入、位置编码和输入嵌入三个步骤。不同之处在于解码器还需要添加一个额外的注意力机制,用于对编码器输出进行关注。
总结一下,Transformer模型的输入部分主要包括编码器输入和解码器输入。编码器输入将原始文本序列转换为模型可接受的向量表示,而解码器输入将目标文本序列转换为模型可接受的向量表示,并添加注意力机制对编码器输出进行关注。
相关问题
transformer 输入
Transformer模型的输入通常由两部分组成:编码器输入和解码器输入。
编码器输入是一系列的token,通常是一个句子或一段文本。在输入序列的开始和结束位置,需要添加特殊的起始(token)和结束(token)标记,以便Transformer模型能够正确地处理序列。
解码器输入也是一系列的token,通常是目标文本序列。解码器的输入序列在开始位置添加起始(token)标记,并在结束位置添加结束(token)标记。解码器的任务是根据编码器提供的信息生成出目标文本。
在输入序列中,每个token都需要进行编码成一个向量表示。通常使用词嵌入(word embedding)技术将每个token映射成一个固定维度的向量。这些向量作为输入传递给Transformer模型进行处理。
需要注意的是,Transformer模型对输入序列的长度没有特定的限制,但过长的序列可能会导致计算资源不足或性能下降。因此,在实际应用中,可能需要对过长的序列进行截断或者采用其他策略来处理。
transformer输入
Transformer的输入通常是一个语言序列,比如句子或文本段落。输入首先会经过一个编码器,该编码器将输入文本转换为一系列的词向量。这些词向量可以通过不同的方式生成,例如使用预训练的词嵌入模型。在编码器的每个层次上,输入的词向量会经过自注意力机制和前馈神经网络的处理,并产生一个更加丰富的表示。这个更丰富的表示会作为输出传递给下一个编码器层次,直到达到最终的编码器层次或解码器。在解码器中,还会插入一个Encoder-Decoder Attention层,帮助解码器聚焦于输入句子的相关部分,以便更好地生成翻译结果。总之,Transformer的输入是一系列词向量,经过编码器的处理,得到更丰富的表示,并在解码器中进行进一步的处理和翻译。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [Transformer(认真)](https://blog.csdn.net/qq_61094172/article/details/121479925)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [图解Transformer](https://download.csdn.net/download/weixin_38745434/15448408)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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