transformer解码器的输入
时间: 2023-11-20 11:59:00 浏览: 48
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的解码器输入
Transformer的解码器输入包括两部分:目标(output)输出序列和编码器的输出。目标输出序列是解码器要生成的文本序列,而编码器的输出是对源(input)输入序列进行编码后得到的一组向量。
在解码器中,目标输出序列需要进行embedding表示,并加入位置信息,以便模型能够理解序列中不同位置的单词或符号。这样做是为了使解码器能够根据输入序列的上下文信息生成正确的输出。
同时,解码器还需要使用编码器的输出作为额外的输入。编码器的输出向量包含了源输入序列的语义信息,可以帮助解码器更好地理解输入序列并生成准确的输出。
综上所述,Transformer的解码器输入包括目标输出序列和编码器的输出向量。
Swin Transformer解码器
Swin Transformer是一种基于Transformer架构的图像分类模型,它在图像领域取得了很好的效果。Swin Transformer解码器是Swin Transformer模型中的一个重要组件,用于将编码器的输出转换为最终的分类结果。
Swin Transformer解码器的主要作用是对编码器的输出进行处理和整合,以获取图像的全局特征表示。它由多个层组成,每个层都包含了多头自注意力机制和前馈神经网络。自注意力机制可以捕捉图像中不同位置之间的关系,而前馈神经网络则可以对特征进行非线性变换和映射。
在Swin Transformer解码器中,每个层都会接收来自上一层的输入,并通过自注意力机制和前馈神经网络对输入进行处理。这些处理操作可以帮助模型更好地理解图像中的语义信息,并提取出更具有区分性的特征。最后,解码器会将处理后的特征传递给分类器,用于进行图像分类任务。
总结一下,Swin Transformer解码器是Swin Transformer模型中负责处理和整合编码器输出的组件,它通过自注意力机制和前馈神经网络对特征进行处理,最终生成图像的全局特征表示,用于进行图像分类任务。