transformer encoder decoder

Transformer Encoder Decoder 是一种用于自然语言处理的模型架构，它由Encoder和Decoder两部分组成。Encoder负责将输入文本转换为一系列的向量，这些向量包含输入文本的语义信息，这个过程完全基于注意力机制。Decoder则利用这些向量和预测目标序列，同时也通过注意力机制来获取Encoder输出向量的信息。 Transformer模型的Encoder和Decoder部分都是基于注意力机制，所以它具有比较高的并行性，能够处理长序列数据，并且在翻译、问答等任务上具有较好的表现。

Transformer模型在自然语言处理中具有广泛的应用，例如机器翻译、语音识别、文本摘要、情感分析等任务。其中，在机器翻译任务中，通过Encoder将源语言文本转化为向量，再通过Decoder将目标语言文本生成出来，就可以实现自动翻译。而在其他任务中，Transformer则可以提取文本信息、判断情感倾向等。

总之，Transformer Encoder Decoder是一种基于注意力机制的自然语言处理模型，它具有高效处理长序列、表现优异等特点，在自然语言处理等领域的应用前景非常广泛。

相关问题

Transformer Encoder-Decoder

Transformer Encoder-Decoder是一种基于Transformer架构的模型。它由两个部分组成：编码器（Encoder）和解码器（Decoder）。编码器和解码器都由多个Transformer层组成，每个Transformer层都有多头自注意力机制和前馈神经网络组成。

编码器的输入是一个序列，它将序列逐层处理并产生一个固定长度的向量表示，表示输入序列的语义信息。解码器的输入是目标序列的前一个词及编码器产生的向量表示，它逐步生成目标序列。

在训练阶段，Transformer Encoder-Decoder使用teacher-forcing策略，即将真实的目标语言序列作为输入，以便更好地训练解码器。在预测阶段，解码器将前一个输出作为下一个输入，直到生成EOS（End of Sequence）标记为止。

Transformer Encoder-Decoder在机器翻译、文本生成、语音识别等自然语言处理任务中表现出色，其优点包括并行化处理、长序列建模、准确性高等。

Transformer encoder 和 decoder 之间是如何进⾏信息传递的

Transformer 模型中的 Encoder 和 Decoder 之间是通过注意力机制（Attention Mechanism）进行信息传递的。在 Decoder 的每个时间步中，它会先使用 Self-Attention 来获取当前时间步的上下文信息，然后再使用 Encoder-Decoder Attention 来获取 Encoder 中每个时间步的上下文信息。具体来说，Decoder 中的每个时间步都会计算当前时间步的 Query 向量和 Encoder 中每个时间步的 Key 和 Value 向量之间的注意力分布，然后将 Encoder 中每个时间步的 Value 向量按照注意力分布进行加权求和，得到当前时间步的上下文信息。这样，Decoder 就可以通过 Encoder 中的信息来更好地生成下一个时刻的预测结果。