详细描述transformer的编码器与解码器内部结构

Transformer是一种用于自然语言处理任务的深度学习模型，它由编码器和解码器两部分组成。下面我将详细介绍Transformer的编码器和解码器的内部结构。

编码器：
Transformer的编码器由多个相同的层堆叠而成，每个层都有两个子层：多头自注意力机制和前馈神经网络。具体来说，编码器的内部结构如下：
1. 多头自注意力机制（Multi-Head Self-Attention）：这是编码器的核心部分。它通过将输入序列中的每个位置与其他位置进行关联，来捕捉输入序列中的上下文信息。多头自注意力机制使用多个注意力头来并行地计算注意力权重，然后将它们的结果进行拼接和线性变换得到最终的表示。
2. 前馈神经网络（Feed-Forward Neural Network）：在多头自注意力机制之后，每个子层都有一个全连接前馈神经网络。它将每个位置的表示作为输入，并通过两个线性变换和激活函数（通常是ReLU）来进行非线性变换。

解码器：
Transformer的解码器也由多个相同的层堆叠而成，每个层包含三个子层：多头自注意力机制、多头编码器-解码器注意力机制和前馈神经网络。具体来说，解码器的内部结构如下：
1. 多头自注意力机制：与编码器中的多头自注意力机制相同，解码器使用它来关注解码器输入序列中的上下文信息。
2. 多头编码器-解码器注意力机制（Multi-Head Encoder-Decoder Attention）：这个注意力机制用于将解码器的每个位置与编码器的输出进行关联。它帮助解码器在生成每个位置的输出时，利用编码器的信息来对输入序列进行对齐和理解。
3. 前馈神经网络：与编码器中的前馈神经网络相同，解码器的每个子层都包含一个全连接前馈神经网络。

总结起来，Transformer的编码器和解码器都由多个层堆叠而成，每个层都包含多头自注意力机制和前馈神经网络。编码器用于对输入序列进行编码，而解码器则用于生成输出序列。这种结构使得Transformer能够在处理自然语言处理任务时，更好地捕捉上下文信息和建模序列之间的依赖关系。