Transformer Decoder 公式?

Transformer Decoder 的公式如下：

$$
\begin{aligned}
\text{MultiHead}(Q,K,V)&=\text{Concat}(head_1,\dots,head_h)W^O \\
\text{where } head_i&=\text{Attention}(QW_i^Q,KW_i^K,VW_i^V) \\
\text{Attention}(Q,K,V)&=\text{softmax}\left(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}}\right)V \\
z&=\text{LayerNorm}(x+\text{Dropout}(\text{MultiHead}(x,x,x))) \\
y&=\text{LayerNorm}(z+\text{Dropout}(\text{FFN}(z))) \\
\end{aligned}
$$

其中，$Q, K, V$ 分别为查询(Query)、键(Key)、值(Value) 的向量表示，$d_k$ 为 $K$ 的维度，$W_i^Q, W_i^K, W_i^V$ 分别为第 $i$ 个头的查询、键、值映射矩阵，$W^O$ 为拼接后的向量再次映射的矩阵，$\text{softmax}$ 是 softmax 函数，$x$ 为输入的向量，$z$ 为经过多头注意力后的向量，$y$ 为经过全连接层后的向量，$\text{LayerNorm}$ 是层归一化操作，$\text{Dropout}$ 是 dropout 操作，$\text{FFN}$ 为全连接层。

相关问题

Transformer Decoder

Transformer Decoder是Transformer模型的一个组件，用于解码器部分。在Transformer模型中，编码器部分负责将输入序列进行编码，而解码器部分则负责生成输出序列。Decoder的作用是根据编码器的输出和之前生成的部分序列来预测下一个序列元素。

Transformer Decoder由多个Transformer Decoder层组成。每个Decoder层都包含了自注意力机制（self-attention）和前馈神经网络（feed-forward neural network）。这两个子层都使用残差连接和层归一化进行组合。

在解码阶段，Decoder的输入包括目标序列的嵌入表示和编码器的输出。目标序列的嵌入表示是通过将目标序列中的元素进行嵌入得到的。Decoder通过自注意力机制关注自身内部的不同位置信息，并在每个位置预测下一个元素。在预测下一个元素时，Decoder还可以参考编码器的输出，以获得源语言的上下文信息。

总结来说，Transformer Decoder是Transformer模型中负责解码任务的组件，通过自注意力机制和前馈神经网络来生成输出序列。

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。