transformer解码器

Transformer解码器是Transformer模型中的一个重要组件。在训练阶段，解码器通过接收编码器的状态作为输入，并使用自注意力机制和编码器-解码器注意力机制来生成输出序列。\[1\]解码器的每个块都会依次接收编码器的状态，并使用注意力机制来对输入序列进行加权聚合，以便更好地理解输入序列的上下文信息。在测试阶段，解码器的工作方式与训练阶段相似，但是在测试阶段，解码器的输入是由前一个时间步的输出生成的，而不是真实的目标序列。\[2\]此外，尽管Transformer架构最初是为了序列到序列的学习而设计的，但是在实际应用中，Transformer解码器也可以单独用于其他深度学习任务中，例如语言生成、文本摘要等。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [对Transformer中编解码器结构的深入理解](https://blog.csdn.net/tortorish/article/details/129800946)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [10.7. Transformer](https://blog.csdn.net/weixin_45063703/article/details/127258818)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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