transformer中的输入

在Transformer模型中，输入通常由两部分组成：编码器输入和解码器输入。

编码器输入是指输入序列的编码表示，用于对输入序列中的每个单词进行建模。它通常由单词的嵌入表示组成，这些嵌入表示是通过将单词映射到连续向量空间来获得的。此外，编码器输入还可能包括位置编码，以便模型能够捕捉输入序列中的单词顺序信息。

解码器输入是指目标序列的输入表示，用于生成目标序列中的下一个单词。与编码器输入类似，解码器输入也由单词的嵌入表示和位置编码组成。

在Transformer模型中，经过编码器和解码器的处理后，输入通过一系列的自注意力机制和前馈神经网络进行传递和转换，最终生成目标序列。

需要注意的是，输入序列的长度通常会经过一定的限制或截断，以便满足模型的计算和内存需求。

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的输入输出

Transformer 是一种基于自注意力机制的神经网络架构，常用于处理序列数据，如文本数据。它的输入和输出可以分为以下几个部分：

1. 输入编码：将原始的输入序列（比如单词、字符等）转换为连续的向量表示。通常使用词嵌入或字符嵌入技期能够将离散的输入转化为连续的向量表示。

2. 位置编码：Transformer 中引入了位置编码来考虑序列中的单词或字符之间的位置关系。位置编码是一种向量表示，用于表示输入序列中每个位置的信息。

3. 自注意力机制：Transformer 使用自注意力机制来建模序列中不同位置之间的依赖关系。通过计算每个位置与其他位置的相关性，可以获取全局的上下文信息。

4. 编码器：Transformer 包含多层的编码器，每一层都由多头自注意力机制和前馈神经网络组成。编码器用于将输入序列转换为更丰富的表示，且每一层都可以捕捉不同层次的语义信息。

5. 解码器（可选）：在某些任务中，如序列生成任务，Transformer 还会添加一个解码器。解码器通常与编码器类似，但可以使用额外的注意力机制来关注输入序列。

6. 输出层：最后一层的输出经过线性变换和softmax 函数处理后，可以得到最终的输出结果。对于文本生成任务，输出层通常是一个词汇表大小的向量，表示每个单词的概率分布。

总之，Transformer 的输入是经过嵌入和位置编码后的输入序列，经过多层编码器处理后，最后通过输出层得到最终的输出结果。