transformer decoder 输入

在Transformer模型的解码器部分，每个解码器有两个输入。第一个输入是来自前一个解码器的输出，第二个输入是编码器输出的特征值。通过将这两个输入传递给解码器的多头注意力层，解码器可以生成目标句子。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Transformer中解码器decoder的详细讲解（图文解释）](https://blog.csdn.net/jiebaoshayebuhui/article/details/129852444)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]

相关问题

transformer decoder的输入是什么

Transformer decoder的输入包括以下几个部分：

1. 目标序列的嵌入向量：与encoder类似，首先将目标序列中的每个单词转换为向量表示，这些向量将作为decoder的输入。

2. 位置编码向量：通过给每个单词添加一个位置编码向量，decoder可以区分不同位置的单词，从而解决输入序列中单词顺序的问题。

3. Encoder输出的注意力向量：在decoder的每个时间步中，需要注意encoder输出向量中与当前时间步的目标序列单词最相关的部分，这些注意力向量作为decoder的输入，帮助decoder在生成目标序列时关注正确的信息。

4. Mask向量：由于decoder是逐步生成目标序列的，因此需要将未来时刻的信息屏蔽掉，以避免信息泄露。这个屏蔽的过程通过在decoder中添加一个mask向量来实现。

综上所述，Transformer decoder的输入包括目标序列的嵌入向量、位置编码向量、Encoder输出的注意力向量和Mask向量等。

Transformer decoder

Transformer decoder是Transformer模型中的一个重要组件，用于生成目标序列。在自然语言处理任务中，decoder主要用于生成翻译、摘要、对话等任务的输出。

Transformer decoder由多个相同结构的层组成，每个层包含多头自注意力机制和前馈神经网络。其中，自注意力机制用于捕捉输入序列中不同位置之间的依赖关系，而前馈神经网络则用于对每个位置的表示进行非线性变换。decoder通过多层的堆叠来逐步生成输出序列。

具体来说，decoder的输入包括两部分信息：encoder输出的编码序列和之前已生成的部分目标序列。在生成每个位置的输出时，decoder首先通过自注意力机制对已生成的目标序列进行编码，并融合编码序列的信息。然后，利用前馈神经网络对融合后的表示进行非线性变换，得到最终的输出。

在训练过程中，decoder的输入包括目标序列的全部信息，而在生成过程中，则是逐步生成输出序列，直到遇到终止符或达到最大长度为止。