Transformer的输出

Transformer的输出是一个序列，其中每个位置都对应着输入序列中相应位置的表示。这个输出序列可以被用于各种下游任务，比如文本分类、命名实体识别等等。

在Transformer中，每个位置的表示是由该位置之前的所有位置的表示加权和得到的，这个加权和是通过一个注意力机制计算得到的。因此，Transformer的输出可以看作是输入序列的各个位置之间相互交互、信息传递的结果。

相关问题

transformer输出

Transformer模型的输出是一个经过编码器和解码器处理后的目标文本序列。编码器将输入的文本序列转换为一组向量，解码器将编码器输出的向量转换为目标文本序列。整个过程中，使用了多头自注意力机制来捕捉输入文本中的长期依赖关系。进一步说，连接encoder和decoder的multi-head attention过程中，通过矩阵乘法计算得到Q、K、V值，并将其进行加权求和得到输出维度为RB×N×dmodel的结果。

transformer 输出模块

Transformer模型的输出模块通常由一个全连接层（也称为线性层）和softmax层组成。全连接层将Transformer模型的最后一个注意力层的输出展平成一个向量，并将其传递给一组全连接的神经元，以产生一组中间特征向量。然后，softmax层将这些中间特征向量转换成最终的输出概率分布，用于生成下一个词或分類任务的预测。在训练过程中，输出模块通常与损失函数一起使用，以计算模型输出的预测值与标准答案之间的差异，并通过反向传播来训练模型参数。