transformer的decoder部件

Transformer是一种广泛应用于自然语言处理领域的深度学习模型，其中包括编码器和解码器两个部分。在Transformer模型中，解码器部件主要负责将编码器输出的信息进行解码和生成。

Transformer解码器主要由以下几个部分组成：

1. 自注意力机制（Self-Attention Mechanism）：通过自注意力机制，解码器可以根据先前生成的单词自适应地调整其对输入序列的关注程度，以便更好地预测下一个单词。

2. 多头注意力机制（Multi-Head Attention Mechanism）：多头注意力机制可以将输入序列进行不同的划分，每个划分都可以应用自注意力机制以及对编码器输出的注意力机制。

3. 前馈神经网络（Feedforward Neural Network）：前馈神经网络可以将多头注意力机制得到的特征进行非线性转换。

4. 残差连接（Residual Connection）：为了避免网络深度过深导致梯度消失或梯度爆炸的问题，Transformer模型中采用了残差连接来传递信息。

5. 层归一化（Layer Normalization）：层归一化可以对每一层输入进行归一化，使得网络更容易训练。

相关问题

Transformer decoder

Transformer decoder是Transformer模型中的一个重要组件，用于生成目标序列。在自然语言处理任务中，decoder主要用于生成翻译、摘要、对话等任务的输出。

Transformer decoder由多个相同结构的层组成，每个层包含多头自注意力机制和前馈神经网络。其中，自注意力机制用于捕捉输入序列中不同位置之间的依赖关系，而前馈神经网络则用于对每个位置的表示进行非线性变换。decoder通过多层的堆叠来逐步生成输出序列。

具体来说，decoder的输入包括两部分信息：encoder输出的编码序列和之前已生成的部分目标序列。在生成每个位置的输出时，decoder首先通过自注意力机制对已生成的目标序列进行编码，并融合编码序列的信息。然后，利用前馈神经网络对融合后的表示进行非线性变换，得到最终的输出。

在训练过程中，decoder的输入包括目标序列的全部信息，而在生成过程中，则是逐步生成输出序列，直到遇到终止符或达到最大长度为止。

transformer decoder

Transformer的Decoder部分是用来生成目标序列的。在训练模式下，Decoder的输入是Ground Truth，也就是将正确答案作为输入，这种模式被称为teacher-forcing。而在测试模式下，由于没有Ground Truth可供参考，Decoder的输入是已经生成的词的输出，也就是将上一步生成的词作为下一步的输入。这也解释了为什么在论文中提到了"shifted right"，即将输入序列向右移动一位。[2]

关于Decoder是否并行计算的问题，可以有多个解码器叠加在一起。与编码器类似，解码器也可以有多个叠加在一起。编码器将原句的所有特征值作为输入传递给所有解码器，而不仅仅是第一个解码器。因此，每个解码器有两个输入：一个是来自前一个解码器的输出，另一个是编码器输出的特征值。这种并行计算的方式可以提高模型的效率和性能。[3]