Transformer Decoder

Transformer Decoder是Transformer模型的一个组件，用于解码器部分。在Transformer模型中，编码器部分负责将输入序列进行编码，而解码器部分则负责生成输出序列。Decoder的作用是根据编码器的输出和之前生成的部分序列来预测下一个序列元素。

Transformer Decoder由多个Transformer Decoder层组成。每个Decoder层都包含了自注意力机制（self-attention）和前馈神经网络（feed-forward neural network）。这两个子层都使用残差连接和层归一化进行组合。

在解码阶段，Decoder的输入包括目标序列的嵌入表示和编码器的输出。目标序列的嵌入表示是通过将目标序列中的元素进行嵌入得到的。Decoder通过自注意力机制关注自身内部的不同位置信息，并在每个位置预测下一个元素。在预测下一个元素时，Decoder还可以参考编码器的输出，以获得源语言的上下文信息。

总结来说，Transformer Decoder是Transformer模型中负责解码任务的组件，通过自注意力机制和前馈神经网络来生成输出序列。