transformer的encoder的输入是什么样子的

Transformer的Encoder的输入是一个序列，通常是由词嵌入（word embeddings）和位置编码（position embeddings）组成的。具体来说，输入序列的每个词会被转换为一个向量表示，这些向量被称为词嵌入。位置编码用于表示每个词在序列中的位置信息，以便Transformer能够捕捉到序列中的顺序关系。

输入序列中的每个词嵌入和位置编码都会被加在一起，形成Encoder的输入。这样，每个输入序列中的词都对应一个向量表示，同时也包含了位置信息。Encoder会对这些向量进行自注意力机制（self-attention）操作，以及一些全连接层，来提取输入序列中的特征。最终，Encoder会输出一系列上下文感知的特征表示，用于后续的解码过程。

相关问题

transformer encoder输入格式

Transformer Encoder 的输入格式是一个由词嵌入向量组成的向量序列，也就是一个形状为 [sequence_length, embedding_size] 的矩阵。其中，sequence_length 表示输入序列的长度，embedding_size 表示每个词嵌入向量的维度。在输入序列的首尾通常会添加起始符 [CLS] 和终止符 [SEP]，用于标识序列的开始和结束。此外，在输入序列中可能还会添加位置编码，用于表示每个词嵌入向量在序列中的位置信息。

Transformer Encoder是什么

Transformer Encoder是Transformer模型的一个组件，用于将输入序列编码成一个表示。该模型最初是由Google所提出，用于自然语言处理中的各种任务，如文本分类、机器翻译和问答系统等。Transformer Encoder由多个相同的层组成，每层包含两个子层：多头自注意力机制和前馈神经网络。自注意力机制可以将输入序列中的每个位置与其他位置相关联，捕捉到不同位置之间的依赖关系，而前馈神经网络则通过全连接层对每个位置的特征进行处理，从而提高了模型的表现力和泛化能力。Transformer Encoder 中的每个层都可以看作是一种特征提取器，将输入序列转换为更高层次的抽象表示，这些表示可以用于各种自然语言处理任务。