transformer的decoder模块

Transformer的decoder模块包括解码器的输入、解码器自注意力机制、解码器的输出和全连接层。 解码器的输入是来自编码器的输出向量 k 和 v，以及来自解码器的输出向量 q。 在训练过程中，解码器的输入还包括真实标签的向量。 解码器自注意力机制对解码器之前的输出进行处理，得到输出向量 q。 最后，输出向量 q 经过全连接层，也即全连接层，得到最终的输出。 通过这个decoder模块，Transformer可以生成准确的输出序列。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>

相关问题

transformer decoder执行顺序

Transformer的Decoder模块执行顺序如下：

1. 输入嵌入（Input Embedding）：将输入序列转换为向量表示，可以使用位置编码和词嵌入等技术。

2. 自注意力机制（Self-Attention）：通过计算查询（query）、键（key）和值（value）的相似度来获取每个位置的上下文信息。自注意力机制可以同时考虑序列中的所有位置，并且具有较强的建模能力。

3. 注意力融合（Attention Fusion）：将自注意力机制的输出与输入嵌入进行加权求和，得到综合的上下文表示。

4. 前馈网络（Feed-Forward Network）：通过多层感知机对综合的上下文表示进行非线性变换，引入更复杂的特征。

5. 注意力融合（Attention Fusion）：再次将前馈网络的输出与综合的上下文表示进行加权求和，得到最终的输出。

6. 层标准化（Layer Normalization）：对输出进行层标准化，以提高模型的稳定性和收敛性。

以上是Transformer Decoder模块的执行顺序，每个解码器层都会按照相同的流程进行处理。需要注意的是，Transformer还包括Encoder模块，Encoder和Decoder之间会有信息传递和交互。

transformer中decoder

Transformer中的Decoder是一个由多个Decoder层组成的模块，它的主要作用是将编码器输出的信息进行解码，生成目标语言的序列。Decoder层由三个子层组成：self-attention层、encoder-decoder attention层和全连接层。其中，self-attention层用于解决目标语言序列中的依赖关系，encoder-decoder attention层用于将编码器的输出与解码器的输入进行对齐，全连接层用于将两个attention层的输出进行融合和转换。在Decoder的self-attention中，需要使用mask来避免当前位置之后的信息对当前位置的预测产生影响。同时，为了避免信息泄露，Decoder的每个子层都需要进行残差连接和层归一化处理。