transformer的输入和输出

Transformer的输入是一组由词向量表示的序列，这些词向量表示了输入文本中的单词或子词。每个词向量包含了关于这个词的语义信息。在Encoder中，输入序列被送入多个层的自注意力机制和前馈神经网络进行编码。Encoder的输出是一个经过编码的表示，其中每个位置都包含了关于整个输入序列的信息。

在Decoder中，通过利用Encoder的输出和之前生成的部分目标序列，逐步生成输出序列。Decoder也由多个层的自注意力机制和前馈神经网络组成。在每个时间步，Decoder都会生成一个新的目标序列元素，并使用这个元素来预测下一个位置的元素。Decoder的输出是一个包含生成的目标序列的表示。

总结一下，Transformer的输入是一组词向量表示的序列，其中每个位置都包含了关于整个输入序列的信息。输出是一个包含生成的目标序列的表示。通过Encoder-Decoder结构，Transformer能够在机器翻译等任务中实现高效的序列到序列学习。

相关问题

transformer输入输出

Transformer模型的输入和输出包括以下几个部分。首先，输入部分包括一个输入序列，通常是由词嵌入（word embedding）表示的单词或标记构成的。这个输入序列经过Encoder进行处理，Encoder由多个编码器层组成，每个编码器层都包含多头自注意力机制（self-attention）和前馈神经网络（feed-forward neural network）。每个编码器层的输出被传递到下一个编码器层，直到达到最终的编码器层。

接下来，输出部分由Decoder处理，Decoder也由多个解码器层组成，每个解码器层包含多头自注意力机制、编码器-解码器注意力机制（encoder-decoder attention）和前馈神经网络。在解码器中，输入序列的每个位置都与编码器输出序列的不同位置进行注意力计算。最终，解码器输出一个表示目标序列的输出序列。

因此，Transformer的输入是一个输入序列，经过Encoder处理后得到一个编码器输出序列，然后这个编码器输出序列作为Decoder的输入，经过Decoder处理后得到一个表示目标序列的输出序列。

Transformer的输入输出

Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络模型，它的输入和输出都是由向量组成的序列。

具体来说，Transformer的输入是一个由$n$个向量组成的序列$\boldsymbol{x}=(\boldsymbol{x}_1,\boldsymbol{x}_2,\cdots,\boldsymbol{x}_n)$，其中每个向量$\boldsymbol{x}_i$都表示输入序列中的第$i$个元素。这些向量可以是词向量、字符向量或其他类型的向量，它们的维度通常比较高，例如512维或1024维。

Transformer的输出也是一个由$n$个向量组成的序列$\boldsymbol{y}=(\boldsymbol{y}_1,\boldsymbol{y}_2,\cdots,\boldsymbol{y}_n)$，其中每个向量$\boldsymbol{y}_i$都表示输出序列中的第$i$个元素。这些向量通常也是高维向量，其维度与输入向量的维度相同。

在Transformer中，输入序列和输出序列都会经过多层的自注意力机制和前馈神经网络进行处理，最终得到输出序列。其中，自注意力机制用于捕捉输入序列中不同位置之间的关系，前馈神经网络则用于对每个位置的向量进行非线性变换。