Transformer的解码器单元为什么叫解码器
时间: 2023-10-14 11:35:40 浏览: 49
Transformer的解码器主要用于生成目标序列,即将编码器的输出转化成目标序列。因此,它被称为“解码器”。在神经机器翻译等任务中,解码器的输入是编码器的输出和目标序列的前一个词,输出是目标序列的下一个词。解码器通过对编码器的输出和目标序列的前一个词进行注意力机制,从而生成下一个词。因此,Transformer中的解码器单元被称为解码器。
相关问题
Transformer的编码器单元为什么叫编码器
Transformer的编码器主要用于将输入序列编码成一个向量表示,这个向量表示捕捉了输入序列的语义信息。因此,它被称为“编码器”。在神经机器翻译等任务中,编码器的输入是源语言的句子,输出是一个固定维度的向量,这个向量被传递给解码器用于生成目标语言的翻译。编码器通过对输入序列进行自注意力机制,从而将序列中每个位置的信息整合到一个向量表示中。因此,Transformer中的编码器单元被称为编码器。
transformer解码器的输入是什么
Transformer解码器的输入由以下几部分组成:
1. 目标语言序列的嵌入(Target Language Embeddings):目标语言序列中的每个词都被转化为一个向量表示,这些向量表示被称为目标语言嵌入。这些嵌入向量可以由预训练的词嵌入模型(如Word2Vec或GloVe)得到,也可以通过将目标语言序列中的词作为输入,通过一个嵌入层进行编码得到。
2. 位置编码(Positional Encoding):位置编码用于表示目标语言序列中每个词的位置信息。由于Transformer模型没有使用循环或卷积操作,无法直接捕捉到序列的位置信息,因此需要通过位置编码将位置信息引入模型。位置编码通常是通过一组特定的函数(如正弦函数和余弦函数)计算得到的。
3. 编码器-解码器注意力机制(Encoder-Decoder Attention):解码器在生成目标语言序列时需要参考编码器中的输入和输出。为了实现这个目的,解码器会使用编码器-解码器注意力机制来计算解码器当前时间步的注意力权重。这个注意力权重表示了解码器当前时间步与编码器各个时间步之间的相关性。
4. 自注意力机制(Self-Attention):与编码器类似,解码器也会使用自注意力机制来计算解码器中不同时间步之间的相关性。这样可以帮助解码器更好地理解目标语言序列中的上下文信息。
综上所述,Transformer解码器的输入包括目标语言序列的嵌入、位置编码以及与编码器的注意力机制和自注意力机制相关的信息。