Transformer解码器端从注意力出来后呢

在Transformer解码器端，当注意力计算完成后，会进行以下步骤：

1. 输入嵌入层：将上一个时间步的输出向量经过一个线性变换，再加上位置编码，得到当前时间步的输入嵌入向量。
2. 掩码多头自注意力：与编码器端类似，使用掩码多头自注意力模型，对当前时间步的输入嵌入向量进行加权求和，得到当前时间步的注意力向量。
3. 编码器-解码器多头注意力：使用编码器端的输出向量和当前时间步的注意力向量，运用编码器-解码器多头注意力模型，对其进行加权求和，得到当前时间步的上下文向量。
4. 多层前馈神经网络：对当前时间步的上下文向量进行线性变换和激活函数处理，得到当前时间步的输出向量。
5. 输出层：将当前时间步的输出向量经过一个线性变换，得到当前时间步的预测输出。

这些步骤会一直重复，直到输出的序列达到预定长度或者模型预测出结束标记。

相关问题

transformer 解码器

### Transformer 解码器的工作原理

在Transformer模型中，解码器由多个相同的层堆叠而成。每一层主要包含两个子层：多头自注意力机制（Multi-head Self-Attention）和前馈神经网络（Feed Forward Neural Network）。此外，在这两个子层之间还存在一个编码器-解码器注意力机制（Encoder-Decoder Attention），用于捕捉输入序列与目标序列之间的依赖关系[^1]。

#### 多头自注意力机制

该部分允许解码器关注到目前为止已生成的目标序列中的不同位置，从而预测下一个词。为了防止解码器看到未来的信息，在计算自注意力时会应用掩码操作，即Masked Multi-head Self-Attention。通过这种方式，可以确保当前时刻只能够访问之前的位置信息[^2]。

import torch.nn as nn

class MaskedSelfAttention(nn.Module):
    def __init__(self, d_model, num_heads):
        super().__init__()
        self.multihead_attn = nn.MultiheadAttention(d_model, num_heads)

    def forward(self, query, key, value, mask=None):
        attn_output, _ = self.multihead_attn(query, key, value, attn_mask=mask)
        return attn_output

#### 编码器-解码器注意力机制

此模块接收来自最后一个编码器层的输出作为键(key)和值(value)，并将解码器自身的隐藏状态作为查询(query)来获取上下文向量。这有助于解码器理解源语言句子的内容并据此生成翻译后的单词[^3]。

class EncoderDecoderAttention(nn.Module):
    def __init__(self, d_model, num_heads):
        super().__init__()
        self.multihead_attn = nn.MultiheadAttention(d_model, num_heads)

    def forward(self, query, encoder_outputs, src_mask=None):
        context_vector, _ = self.multihead_attn(query=query,
                                               key=encoder_outputs,
                                               value=encoder_outputs,
                                               key_padding_mask=src_mask)
        return context_vector

#### 前馈神经网络

最后是一个简单的线性变换加上ReLU激活函数组成的两层全连接网络。这个结构在整个解码过程中保持不变，并应用于每一个时间步上产生的特征表示之上[^4]。

class PositionwiseFeedForward(nn.Module):
    def __init__(self, d_model, d_ff):
        super().__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(d_model, d_ff)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.fc2 = nn.Linear(d_ff, d_model)

    def forward(self, x):
        return self.fc2(self.relu(self.fc1(x)))

Swin Transformer解码器

Swin Transformer是一种基于Transformer架构的图像分类模型，它在图像领域取得了很好的效果。Swin Transformer解码器是Swin Transformer模型中的一个重要组件，用于将编码器的输出转换为最终的分类结果。

Swin Transformer解码器的主要作用是对编码器的输出进行处理和整合，以获取图像的全局特征表示。它由多个层组成，每个层都包含了多头自注意力机制和前馈神经网络。自注意力机制可以捕捉图像中不同位置之间的关系，而前馈神经网络则可以对特征进行非线性变换和映射。

在Swin Transformer解码器中，每个层都会接收来自上一层的输入，并通过自注意力机制和前馈神经网络对输入进行处理。这些处理操作可以帮助模型更好地理解图像中的语义信息，并提取出更具有区分性的特征。最后，解码器会将处理后的特征传递给分类器，用于进行图像分类任务。

总结一下，Swin Transformer解码器是Swin Transformer模型中负责处理和整合编码器输出的组件，它通过自注意力机制和前馈神经网络对特征进行处理，最终生成图像的全局特征表示，用于进行图像分类任务。