Transformer的编码器单元为什么叫编码器

Transformer的编码器主要用于将输入序列编码成一个向量表示，这个向量表示捕捉了输入序列的语义信息。因此，它被称为“编码器”。在神经机器翻译等任务中，编码器的输入是源语言的句子，输出是一个固定维度的向量，这个向量被传递给解码器用于生成目标语言的翻译。编码器通过对输入序列进行自注意力机制，从而将序列中每个位置的信息整合到一个向量表示中。因此，Transformer中的编码器单元被称为编码器。

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Transformer的解码器单元为什么叫解码器

Transformer的解码器主要用于生成目标序列，即将编码器的输出转化成目标序列。因此，它被称为“解码器”。在神经机器翻译等任务中，解码器的输入是编码器的输出和目标序列的前一个词，输出是目标序列的下一个词。解码器通过对编码器的输出和目标序列的前一个词进行注意力机制，从而生成下一个词。因此，Transformer中的解码器单元被称为解码器。

transformer编码器

# Transformer编码器示例
class TransformerEncoder:
    def __init__(self, input_sequence):
        self.input_sequence = input_sequence
    
    def embedding(self):
        # 进行embedding表示
        pass
    
    def add_positional_encoding(self):
        # 加入位置信息
        pass
    
    def multi_head_self_attention(self):
        # 多头自注意力模块
        pass

# 创建Transformer编码器实例
encoder = TransformerEncoder(input_sequence)
encoder.embedding()
encoder.add_positional_encoding()
encoder.multi_head_self_attention()