transformer中的encoder

和decoder的区别是什么？

在Transformer模型中，Encoder和Decoder是两个不同的组件。Encoder的作用是将输入的序列经过多层self-attention和全连接层来提取特征，得到一组高维的向量表示，将这些向量作为输入传给Decoder。而Decoder则是将Encoder得到的向量表示转化为目标语言的输出序列。Decoder同样包括多层self-attention和全连接层，但还会加入一个encoder-decoder attention层，用来引入Encoder的信息，解码出最终的目标语言序列。

相关问题

transformer中encoder部分想修改成informer

Transformer 和 Informer 都是序列到序列模型中常用的架构，但两者的实现方式有所不同。如果想要将 Transformer 中的 encoder 部分修改成 Informer，需要进行以下几个步骤：

1.了解 Informer 的架构和实现方式，重点关注其 encoder 部分的结构和参数设置。

2.修改代码中的 encoder 部分，将其替换成 Informer 的实现方式。需要注意的是，Informer 相比于 Transformer，其 encoder 部分包含了多层的 encoder，而且每一层的结构也不同。

3.进行相应的调试和测试，保证代码实现的正确性和效果的准确性。

需要注意的是，由于 Transformer 和 Informer 的实现方式有所不同，修改代码可能需要较大的工作量和时间。同时，修改后的模型性能和效果也需要进行充分的测试和验证。

transformer中encoder是用来干什么的

Transformer中的Encoder用于将输入序列中的每个元素（例如单词或字符）映射到其对应的向量表示，并将这些向量表示传递给下一个Encoder或Decoder。Encoder通过多层自注意力机制（self-attention）来学习输入序列中元素的上下文关系，从而捕捉序列中的语义信息。最终，Encoder输出一个上下文表示，该表示将输入序列中的信息编码为一个向量，可以用于后续的任务，例如机器翻译或文本分类。