自回归的transformer

自回归的Transformer是一种基于Transformer模型的序列生成模型。Transformer模型是一种使用注意力机制来处理序列数据的神经网络模型，它在机器翻译等任务中取得了很好的效果。

自回归的Transformer通过将输入序列依次作为输入，预测下一个序列元素，从而实现序列的自动生成。在训练阶段，模型通过将已知的上文作为输入，预测下一个时间步的元素；在生成阶段，模型将前面已生成的序列作为输入，逐步生成后续的序列元素。

自回归的Transformer使用了多层的自注意力机制和前馈神经网络来处理序列中的依赖关系和特征提取。在每个时间步，模型通过自注意力机制来捕捉序列中不同位置之间的依赖关系，并使用前馈神经网络对特征进行非线性变换。这样，模型可以同时考虑全局和局部的信息，从而更好地预测下一个序列元素。

总结来说，自回归的Transformer是一种利用注意力机制处理序列数据，并通过逐步预测下一个元素来实现序列自动生成的模型。它在机器翻译、语言生成等任务中取得了很好的效果。

相关问题

transformer自回归

transformer自回归是指在Transformer模型中，解码器部分的每个时间步都依赖于前面的输出。具体地说，解码器在生成下一个单词时，会将之前生成的单词作为输入，并结合自注意力机制来注意输入序列中的不同位置的关联信息。这种自回归的方式使得Transformer能够生成与输入序列相关的输出序列。

transformer encoder自回归

transformer encoder自回归是指在Transformer模型中，Encoder部分使用的一种自回归方法。自回归是指在生成序列时，每个位置的输出都依赖于之前已生成的位置。在transformer encoder中，每个位置的输出是通过对之前位置的所有输出进行加权求和得到的。这个权重是通过self attention机制计算得到的，它能够对输入序列中的不同位置进行关注，从而捕捉到输入序列的各种关系和依赖。