transformer中解码器的词嵌入矩阵

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解码器原理

### Transformer 解码器工作原理详解

#### 解码器层结构解析
解码器作为Transformer架构的重要组成部分，负责基于编码器产生的上下文信息和之前生成的目标序列逐步构建最终的输出。每个解码器层执行特定的任务，在此过程中完成特征提取与转换。

- **输入参数说明**
- `x`: 来自上一层或嵌入层的初始输入。
- `memory`: 编码器传递过来的记忆向量，包含了源句子的信息。
- `src_mask` 和 `tgt_mask`: 分别对应于源端和目标端的数据掩码张量，用于防止模型查看未来位置的信息[^1]。

- **主要组件功能描述**

- **Self-Attention (多头自注意力)**
实现方式为Q=K=V的形式，允许每一时刻都能关注整个目标序列的历史部分，从而更好地捕捉依赖关系。这种机制帮助网络理解当前正在生成的位置与其他已知位置之间的联系[^2]。

- **Encoder-Decoder Attention (跨域注意力)**
此处采用的是Q≠K=V模式，其中查询来自于目标侧而键值对则来源于编码器输出的记忆矩阵。这一步骤使得解码器可以有条件地访问到完整的源句表达形式，进而辅助更精准地推断下一个词的选择。

- **Feed Forward Neural Network (前馈神经网络)**
经过两轮线性和激活运算后得到新的状态表示，该子模块独立应用于各个位置上的隐藏表征，增加了模型容量的同时保持计算效率。

- **Dropout应用**
在各子层之后施加dropout操作以减少过拟合风险，具体表现为按照设定的概率随机丢弃一些节点连接。

class DecoderLayer(nn.Module):
    "Decoder is made up of self-attn, src-attn, and feed forward"
    
    def __init__(self, size, self_attn, src_attn, feed_forward, dropout):
        super(DecoderLayer, self).__init__()
        self.size = size
        self.self_attn = self_attn
        self.src_attn = src_attn
        self.feed_forward = feed_forward
        self.sublayer = clones(SublayerConnection(size, dropout), 3)

    def forward(self, x, memory, src_mask, tgt_mask):
        m = memory
        x = self.sublayer[0](x, lambda x: self.self_attn(x, x, x, tgt_mask))
        x = self.sublayer[1](x, lambda x: self.src_attn(x, m, m, src_mask))
        return self.sublayer[2](x, self.feed_forward)

Transformer模型的解码器原理是什么

Transformer 模型的解码器包括 self-attention 和 encoder-decoder attention 两个层，其中 self-attention 层用于计算当前时刻的输出序列中每个位置与前面已生成的序列的注意力分布，encoder-decoder attention 层用于将编码器的输出与当前时刻的 self-attention 输出进行结合，生成最终的解码器输出。具体实现方式可以参考以下步骤：

1. 首先，将已经生成的词嵌入向量经过一层线性变换，得到当前时刻的查询向量 $Q$。

2. 然后，将当前时刻的查询向量、已经生成的词嵌入向量和编码器的输出向量一起输入到 self-attention 层中，计算当前时刻每个位置与前面已生成的序列的注意力分布。具体而言，通过对查询向量、编码器的输出向量和已经生成的词嵌入向量分别进行线性变换得到三个矩阵 $QW^Q$、$KW^K$ 和 $VW^V$，其中 $W^Q$、$W^K$ 和 $W^V$ 分别为可学习的权重矩阵。然后，通过对 $QW^Q$ 和 $KW^K$ 进行点积操作得到注意力分布矩阵 $A$，并对其进行归一化处理得到注意力权重矩阵 $S$。最后，通过对 $SVW^V$ 进行线性变换得到当前时刻的 self-attention 输出向量。

3. 在得到当前时刻的 self-attention 输出向量之后，将其与编码器的输出向量进行 encoder-decoder attention 操作。具体而言，将编码器的输出向量与当前时刻的 self-attention 输出向量分别经过两层线性变换得到两个矩阵 $QW_Q'$ 和 $VW_V'$。然后，通过对 $QW_Q'$ 和编码器输出向量进行点积操作得到注意力分布矩阵 $A'$，并对其进行归一化处理得到注意力权重矩阵 $S'$。最后，通过对 $S'VW_V'$ 进行线性变换得到当前时刻的解码器输出。