transformer的decoder总共有几个,每一个都和encoder的输出连接在一起嘛?
时间: 2024-04-18 18:27:42 浏览: 21
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和encoder-decoder架构有什么区别
Transformer和encoder-decoder架构都是用来实现序列到序列的翻译任务的模型,但是它们有几个不同点:
1. Transformer架构使用了多头自注意力机制,可以同时对序列中所有位置的信息进行编码,而encoder-decoder架构则是使用了单向的RNN/CNN,只能通过前向的方式处理序列中的信息。
2. Transformer架构的decoder部分也使用了自注意力机制,可以在生成每个时刻的输出时,考虑到所有已生成的内容,避免了信息遗忘的问题。
3. Transformer架构在处理长序列时的优势更为明显,因为它不需要像RNN/CNN一样依次遍历整个序列,可以直接捕捉到跨越较长距离的信息,并因此取得了较好的效果。