Transformer的编码器单元为什么叫编码器
时间: 2023-10-14 15:35:40 浏览: 59
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。
相关问题
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编码器是什么
Transformer编码器是一种用于自然语言处理任务的神经网络模型。它是由Google在2017年提出的,被广泛应用于机器翻译、文本摘要、问答系统等任务中。
Transformer编码器的核心是自注意力机制(self-attention),它能够在输入序列中建立全局的依赖关系。相比于传统的循环神经网络(RNN)或卷积神经网络(CNN),Transformer能够并行计算,加快了训练速度。
Transformer编码器由多个相同的层堆叠而成,每个层包含两个子层:多头自注意力机制和前馈神经网络。多头自注意力机制能够学习到输入序列中不同位置之间的依赖关系,而前馈神经网络则对每个位置的特征进行非线性变换。
通过堆叠多个编码器层,Transformer能够逐渐提取输入序列中的语义信息,并生成一个高维表示向量。这个向量可以用于后续的任务,如机器翻译中的解码或问答系统中的答案生成。
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)