transformer解码器的输入

根据引用所述，Transformer解码器的输入是Shifted right后的decoder输出，即在之前时刻的一些输出，作为此时的输入。具体来说，解码器在每个时间步骤都会输出一个向量，这个向量会被Shifted right后作为下一个时间步骤的输入。这样做的目的是为了在解码器中引入先前的信息，以便更好地预测下一个单词。

另外，根据引用所述，Transformer解码器的输入还包括编码器输出的向量，这些向量通过多头自注意力机制进行加权求和后得到。这些向量包含了输入文本序列的语义信息，有助于解码器更好地生成目标文本序列。

相关问题

transformer解码器的输入是什么

Transformer解码器的输入由以下几部分组成：

1. 目标语言序列的嵌入（Target Language Embeddings）：目标语言序列中的每个词都被转化为一个向量表示，这些向量表示被称为目标语言嵌入。这些嵌入向量可以由预训练的词嵌入模型（如Word2Vec或GloVe）得到，也可以通过将目标语言序列中的词作为输入，通过一个嵌入层进行编码得到。

2. 位置编码（Positional Encoding）：位置编码用于表示目标语言序列中每个词的位置信息。由于Transformer模型没有使用循环或卷积操作，无法直接捕捉到序列的位置信息，因此需要通过位置编码将位置信息引入模型。位置编码通常是通过一组特定的函数（如正弦函数和余弦函数）计算得到的。

3. 编码器-解码器注意力机制（Encoder-Decoder Attention）：解码器在生成目标语言序列时需要参考编码器中的输入和输出。为了实现这个目的，解码器会使用编码器-解码器注意力机制来计算解码器当前时间步的注意力权重。这个注意力权重表示了解码器当前时间步与编码器各个时间步之间的相关性。

4. 自注意力机制（Self-Attention）：与编码器类似，解码器也会使用自注意力机制来计算解码器中不同时间步之间的相关性。这样可以帮助解码器更好地理解目标语言序列中的上下文信息。

综上所述，Transformer解码器的输入包括目标语言序列的嵌入、位置编码以及与编码器的注意力机制和自注意力机制相关的信息。

预测任务transformer解码器的输入

Transformer解码器的输入通常包括两个部分：

1. **编码器隐藏状态**：这是来自上一阶段Transformer模型中编码器的结果，它捕捉了整个序列的上下文信息。解码器会利用这些隐藏状态作为其自注意力层的输入，以便于预测当前时间步的语言单元。

2. **前向掩码（Masked Attention）**：这是一个特殊的输入机制，用于处理自回归（Autoregressive）建模。在生成文本的过程中，为了防止当前位置看到未来的信息，我们会在注意力矩阵上添加一个掩码，只允许解码器关注到前面的时间步，而忽略后续步骤。

3. **位置编码**：虽然在原始Transformer中取消了使用硬编码的位置信息，但在某些版本或变体中，可能会包含一些基于位置的输入，这有助于模型理解顺序。

4. **初始化状态**：在有些场景下，解码器可能会接收到一个先前预测的词或特殊标记（如 `<start>`），作为初始的输入，然后在此基础上逐步生成下一个词。