transformer做机器翻译

Transformer是一种用于完成机器翻译等序列到序列学习任务的网络结构。它使用注意力机制来实现序列到序列的建模。在机器翻译中，Transformer模型将源语言的句子作为输入，并通过注意力机制将句子中的每个单词与目标语言的单词进行对应。然后，模型通过多层的自注意力机制和前馈神经网络来处理输入，并生成翻译后的目标语言句子。

相关问题

transformer+机器翻译

Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络模型，它在机器翻译任务中表现出色。在传统的编码器-解码器框架中，编码器将源语言句子编码成一个固定长度的向量，解码器再将这个向量解码成目标语言句子。而在Transformer中，编码器和解码器都是由多个层堆叠而成，每个层都包含了多头自注意力机制和前馈神经网络。这种结构使得Transformer能够更好地捕捉长距离依赖关系，从而提高了机器翻译的性能。

在机器翻译任务中，Transformer的输入是源语言句子的词向量序列，输出是目标语言句子的词向量序列。在编码器中，每个词向量都会与其他词向量计算注意力得到一个加权和，这个加权和就是该词向量的上下文表示。在解码器中，除了自注意力机制，还会计算编码器输出的注意力，从而获得源语言句子的信息。最终，解码器会根据这些信息生成目标语言句子的词向量序列。

transformer的机器翻译

Transformer是一种用于机器翻译的模型。它将输入的源语言序列和目标语言序列分别映射到一个连续的空间中，然后通过注意力机制将两个序列进行对齐和翻译。Transformer模型由编码器和解码器组成，每个模块由多个层堆叠而成。编码器模块负责将源语言序列编码为一个连续表示，解码器模块负责根据编码器的输出生成目标语言序列。

在机器翻译任务中，Transformer模型首先使用位置编码对输入的源语言序列进行编码。然后，通过多层的自注意力机制和前馈神经网络，编码器将源语言序列转化为一个高维表示。解码器模块使用自注意力机制和编码器-解码器注意力机制来生成目标语言序列。

使用Transformer进行机器翻译的过程如下：
1. 对源语言序列进行词嵌入和位置编码。
2. 将编码后的源语言序列输入到编码器模块中，得到编码器的输出表示。
3. 使用自注意力机制和前馈神经网络对编码器的输出进行进一步处理。
4. 对目标语言序列进行词嵌入和位置编码。
5. 将编码后的目标语言序列和编码器的输出输入解码器模块，进行解码生成。
6. 通过自注意力机制和编码器-解码器注意力机制，解码器生成目标语言序列。