transformer输入部分

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输入输出

Transformer模型的输入和输出包括以下几个部分。首先，输入部分包括一个输入序列，通常是由词嵌入（word embedding）表示的单词或标记构成的。这个输入序列经过Encoder进行处理，Encoder由多个编码器层组成，每个编码器层都包含多头自注意力机制（self-attention）和前馈神经网络（feed-forward neural network）。每个编码器层的输出被传递到下一个编码器层，直到达到最终的编码器层。

接下来，输出部分由Decoder处理，Decoder也由多个解码器层组成，每个解码器层包含多头自注意力机制、编码器-解码器注意力机制（encoder-decoder attention）和前馈神经网络。在解码器中，输入序列的每个位置都与编码器输出序列的不同位置进行注意力计算。最终，解码器输出一个表示目标序列的输出序列。

因此，Transformer的输入是一个输入序列，经过Encoder处理后得到一个编码器输出序列，然后这个编码器输出序列作为Decoder的输入，经过Decoder处理后得到一个表示目标序列的输出序列。