transformer中解码器的词嵌入矩阵
时间: 2023-08-17 12:12:42 浏览: 54
transformer中解码器的词嵌入矩阵是一个权重矩阵,用来将输入的目标序列中的每个单词映射为对应的词向量。这个矩阵通常被称为解码器嵌入层或者词嵌入层。
在解码器中,词嵌入矩阵的维度通常与编码器中的词嵌入矩阵相同,以确保编码器和解码器之间的信息能够良好地对齐。这样做有助于提供一致的表示,从而使得模型能够更好地学习源语言和目标语言之间的对应关系。
在解码器中,每个目标单词都会通过词嵌入矩阵进行映射,得到对应的词向量表示。这些词向量会作为解码器输入的一部分,用于生成目标序列的下一个单词。通过学习适当的词嵌入矩阵,模型能够更好地理解和表达目标语言中的语义信息。
相关问题
transformer中解码器的输入
transformer中解码器的输入是由三部分组成的:上一时刻的解码器输出、编码器的输出和位置嵌入。其中,上一时刻的解码器输出是指解码器在上一时刻的输出,用于生成当前时刻的输出;编码器的输出是指编码器对源语言句子的编码结果,用于提供源语言句子的信息;位置嵌入是指将当前时刻的位置信息嵌入到输入中,用于区分不同位置的单词。
transformer的解码器
Transformer的解码器是Transformer模型中的一个重要组件,它负责将编码器的输出转化为目标序列。解码器由多个相同的层组成,每个层包含自注意力机制和前馈神经网络。与编码器不同的是,解码器还包含一个额外的自注意力机制,用于对目标序列进行遮蔽,以避免在预测时使用未来信息。
在解码过程中,解码器的输入是目标序列的一部分,而输出是下一个预测的目标单词。解码器通过不断迭代的方式生成序列,直到生成完整的目标序列或达到预设的最大长度。
在每个时间步,解码器根据已生成的部分序列和编码器的输出计算出注意力权重,然后将注意力权重应用于编码器输出,得到综合的上下文表示。这个上下文表示与当前时间步的解码器输入一起被送入前馈神经网络进行处理,并生成下一个时间步的预测。
通过这种方式,Transformer的解码器能够有效地利用编码器的信息,并根据上下文生成准确的目标序列。