一个变换解码器（Transformer decoder）

Transformer解码器是一种用于自然语言处理任务的神经网络模型，它是Transformer模型的重要组成部分。Transformer解码器主要用于生成目标序列，如机器翻译、文本生成等任务。

Transformer解码器的结构由多个相同的层组成，每个层都包含了自注意力机制和前馈神经网络。在自注意力机制中，解码器可以关注输入序列中的不同位置，并根据这些位置的重要性来调整生成目标序列的权重。前馈神经网络则负责对输入进行非线性变换。

在解码过程中，Transformer解码器通过逐步生成目标序列的方式进行。首先，它会接收一个特殊的起始符号作为输入，并生成第一个目标词。然后，它将生成的目标词与编码器输出进行注意力计算，得到上下文向量。接下来，上下文向量会与之前生成的目标词一起输入到下一个解码层中，生成下一个目标词。这个过程会一直进行，直到生成完整的目标序列。

Transformer解码器相比于传统的循环神经网络（RNN）解码器具有以下优势：
1. 并行计算：Transformer解码器可以同时处理整个序列，而不需要按顺序逐个生成目标词，从而加快了计算速度。
2. 长距离依赖：由于自注意力机制的存在，Transformer解码器可以更好地捕捉输入序列中的长距离依赖关系。
3. 模块化结构：Transformer解码器的每个层都是相互独立的，可以方便地进行扩展和修改。