transformer的decoder总共有几个，每一个都和encoder的输出连接在一起嘛？

Transformer的Decoder模块通常由多个相同的Decoder层组成。每个Decoder层包含自注意力机制（self-attention）和编码器-解码器注意力机制（encoder-decoder attention），以及前馈神经网络（feed-forward neural network）。

在Transformer中，Encoder的输出序列会与Decoder的输入序列连接在一起，以便Decoder能够使用Encoder的信息进行解码。具体来说，Decoder的每个位置都会对Encoder的所有位置进行注意力计算，从而获取Encoder的上下文表示。这种编码器-解码器注意力机制有助于在生成解码序列时利用源语言序列的全局信息。

因此，可以说每个Decoder都会与Encoder的输出连接在一起，以获取Encoder提供的上下文信息，并用于生成目标序列。这种连接机制有助于Transformer模型在机器翻译等序列生成任务中实现更好的性能。

相关问题

transformer每个decoder都会和encoder的输出连接在一起嘛？具体是怎么连接的？

是的，每个Decoder都会和Encoder的输出连接在一起。在Transformer模型中，这种连接称为编码器-解码器注意力机制（encoder-decoder attention）。

具体来说，Encoder的输出序列会被复制多次，并作为Decoder每个位置的输入。然后，Decoder通过自注意力机制（self-attention）和编码器-解码器注意力机制，同时考虑自身位置和Encoder的输出信息。

在编码器-解码器注意力机制中，Decoder中的每个位置都会计算与Encoder输出序列中所有位置的注意力权重。这样，Decoder可以根据Encoder提供的上下文信息来生成合适的输出。

连接的具体步骤如下：
1. 将Encoder的输出序列复制多次，以匹配Decoder的序列长度。
2. 将复制后的Encoder输出序列与Decoder输入序列按位置逐元素相加，形成合并后的输入。
3. Decoder在自注意力机制和编码器-解码器注意力机制中使用这个合并后的输入。

这种连接机制允许Decoder访问Encoder的全局信息，并在生成目标序列时利用源语言序列的上下文。

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。