transformer用于新闻标题分类时，各层的输入和输出是什么

当Transformer用于新闻标题分类时，输入是新闻标题的文本数据。在编码器层中，这些数据会通过一个嵌入层（embedding layer）将每个标记（单词）转换为一个向量表示。这些向量表示被输入到自注意力机制中，其中每个编码器层都包含了多头自注意力机制和前馈神经网络两个子层。

在自注意力机制中，每个标记的向量表示都被用于计算一个加权和，这个加权和被用于更新该标记的向量表示。具体来说，在第一个编码器层中，每个标记的向量表示被用于计算该标记与其他所有标记之间的相似度，然后根据相似度计算一个加权和，这个加权和被用于更新该标记的向量表示。在后续的编码器层中，这个过程会重复多次，每个编码器层都会根据前一层的输出来计算新的向量表示。

在前馈神经网络中，每个标记的向量表示被输入到一个全连接神经网络中，该神经网络会将向量表示转换为一个更高维度的向量，然后再将其转换回原始维度。这个过程会增加向量表示之间的非线性关系，从而提高模型的表达能力。

最后，经过多个编码器层的处理，每个标记的向量表示会包含该标记在整个标题中所承载的全部信息。这些向量表示被输入到一个全连接层中，该层将向量表示转换为新闻分类的概率分布。编码器层的输出也可以被用于其他任务，如文本生成、文本摘要等。

相关问题

transformer如何从新闻标题划分其属于哪个类别

Transformer模型可以从新闻标题中提取有用的信息，并将其映射到类别标签上，从而实现新闻分类的任务。一般来说，这个过程通常包括以下步骤：

1. 对新闻标题进行预处理，将每个单词转换为向量表示形式，常用的方法包括word2vec和GloVe等。

2. 使用Transformer模型对新闻标题进行编码，将输入文本转换为其在向量空间中的表示形式。在这个过程中，Transformer模型通常会使用自注意力机制来捕捉新闻标题中的关键信息。

3. 在编码器的输出上添加一个分类头，将编码后的向量映射到类别标签上。

4. 使用交叉熵损失函数进行训练，优化模型参数以最小化预测结果与真实标签之间的差异。

需要注意的是，在进行新闻分类时，需要准备一个标注好的数据集，以便用于模型的训练和评估。同时，还需要进行模型的调参和选择最优的超参数，以提高模型的性能和泛化能力。