transformer中decoder
时间: 2023-11-20 15:51:26 浏览: 42
Transformer中的Decoder是一个由多个Decoder层组成的模块,它的主要作用是将编码器输出的信息进行解码,生成目标语言的序列。Decoder层由三个子层组成:self-attention层、encoder-decoder attention层和全连接层。其中,self-attention层用于解决目标语言序列中的依赖关系,encoder-decoder attention层用于将编码器的输出与解码器的输入进行对齐,全连接层用于将两个attention层的输出进行融合和转换。在Decoder的self-attention中,需要使用mask来避免当前位置之后的信息对当前位置的预测产生影响。同时,为了避免信息泄露,Decoder的每个子层都需要进行残差连接和层归一化处理。
相关问题
transformer中decoder的输入
Transformer中Decoder的输入是由两部分组成的:第一部分是Encoder的输出,即编码器的最后一层的输出,它包含了输入序列的所有信息;第二部分是Decoder自身的输入,即上一个时间步的输出,或者是特殊的起始符号。Decoder通过这两部分输入,来生成下一个时间步的输出。
transformer encoder decoder
Transformer Encoder Decoder 是一种用于自然语言处理的模型架构,它由Encoder和Decoder两部分组成。Encoder负责将输入文本转换为一系列的向量,这些向量包含输入文本的语义信息,这个过程完全基于注意力机制。Decoder则利用这些向量和预测目标序列,同时也通过注意力机制来获取Encoder输出向量的信息。 Transformer模型的Encoder和Decoder部分都是基于注意力机制,所以它具有比较高的并行性,能够处理长序列数据,并且在翻译、问答等任务上具有较好的表现。
Transformer模型在自然语言处理中具有广泛的应用,例如机器翻译、语音识别、文本摘要、情感分析等任务。其中,在机器翻译任务中,通过Encoder将源语言文本转化为向量,再通过Decoder将目标语言文本生成出来,就可以实现自动翻译。而在其他任务中,Transformer则可以提取文本信息、判断情感倾向等。
总之,Transformer Encoder Decoder是一种基于注意力机制的自然语言处理模型,它具有高效处理长序列、表现优异等特点,在自然语言处理等领域的应用前景非常广泛。