那transformer怎么还原成要翻译的单词呢
时间: 2023-07-22 17:12:46 浏览: 111
在Transformer模型中,最后一层输出的隐藏状态可以通过一个线性变换(通常是一个全连接层)映射到目标语言的词汇空间。这个线性变换将隐藏状态的维度从d转换为目标语言词汇表的大小,通常使用softmax函数将输出转化为概率分布。
具体而言,可以使用一个大小为(d, vocab_size)的权重矩阵和一个偏置向量(大小为vocab_size)来进行线性变换和偏置操作。然后将变换后的结果经过softmax函数进行归一化,得到每个词汇的概率分布。
在解码时,可以根据概率分布选择概率最高的词汇作为翻译结果,然后将其作为输入传递给下一个时间步进行进一步解码。这个过程可以重复进行直到生成完整的翻译结果或达到最大长度限制。
需要注意的是,在训练过程中,可以使用目标语言的真实单词序列来计算模型输出与目标序列之间的差异,从而进行模型参数的更新和优化。
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