transformer编码解码

Transformer是一种基于自注意力机制的编码-解码模型，广泛应用于自然语言处理任务中，如机器翻译、文本摘要等。

在Transformer中，编码器和解码器都由多层的自注意力层和前馈神经网络层组成。编码器负责将输入序列转化为一个高维表示，解码器则根据编码器的输出和之前已生成的部分目标序列生成下一个目标单词。

编码器的输入是一个由不同词向量组成的序列，通过自注意力机制将每个单词与其他单词进行交互，得到上下文相关的表示。自注意力机制利用了每个单词与所有其他单词的关联程度，并根据其重要性对其进行加权。这样每个单词都可以获得全局上下文的信息。

解码器在生成目标序列时，除了使用自注意力机制外，还引入了另一个注意力机制，称为“编码-解码注意力”。该注意力机制帮助解码器关注输入序列的不同部分，并在生成目标序列时提供额外的上下文信息。

通过多层的自注意力和前馈神经网络层的堆叠，Transformer可以学习到更复杂的语义和句法结构，并在翻译、摘要等任务中取得较好的效果。同时，Transformer还具有并行计算的优势，可以加速模型训练和推理过程。