为什么transformer中的decoder要有第二个multi attention
时间: 2024-01-03 18:05:23 浏览: 24
在 Transformer 模型中,Decoder 部分有两个 Multi-Head Attention 层的原因是为了实现更好的建模能力和更好的信息传递。
第一个 Multi-Head Attention 层用于进行 self-attention,即对 Decoder 中的每个位置进行注意力计算,使得 Decoder 能够关注到自身输入序列中不同位置的相关信息。这一层帮助 Decoder 模型理解输入序列内部的关系和上下文信息。
而第二个 Multi-Head Attention 层则用于进行 encoder-decoder attention,即将 Encoder 输出的信息与 Decoder 的输入进行注意力计算。这一层帮助 Decoder 模型将 Encoder 中的相关信息引入到解码过程中,以便更好地理解源序列和生成目标序列之间的关系。
通过引入两个不同的 Multi-Head Attention 层,Decoder 可以同时关注自身序列内部的信息和与 Encoder 输出的相关信息,从而提升模型的建模能力和表达能力。这有助于生成更准确和连贯的输出序列。
相关问题
transformer的decoder部件
Transformer是一种广泛应用于自然语言处理领域的深度学习模型,其中包括编码器和解码器两个部分。在Transformer模型中,解码器部件主要负责将编码器输出的信息进行解码和生成。
Transformer解码器主要由以下几个部分组成:
1. 自注意力机制(Self-Attention Mechanism):通过自注意力机制,解码器可以根据先前生成的单词自适应地调整其对输入序列的关注程度,以便更好地预测下一个单词。
2. 多头注意力机制(Multi-Head Attention Mechanism):多头注意力机制可以将输入序列进行不同的划分,每个划分都可以应用自注意力机制以及对编码器输出的注意力机制。
3. 前馈神经网络(Feedforward Neural Network):前馈神经网络可以将多头注意力机制得到的特征进行非线性转换。
4. 残差连接(Residual Connection):为了避免网络深度过深导致梯度消失或梯度爆炸的问题,Transformer模型中采用了残差连接来传递信息。
5. 层归一化(Layer Normalization):层归一化可以对每一层输入进行归一化,使得网络更容易训练。
multi head transformer
多头变压器(multi-head transformer)是一种基于注意力机制和自注意力机制的序列到序列模型。它由多个头(head)组成,每个头都有自己的注意力权重矩阵和参数矩阵。在编码器(encoder)部分,多头变压器的一层结构包括多头注意力、全连接层和稠密层。可以堆叠多个这样的层来增加模型的深度。在解码器(decoder)部分,底层是一个多头注意力层,然后将编码器和解码器合并成一个多头注意力层,最后通过稠密层和全连接层输出结果。整个模型的输入和输出大小是相等的。多头变压器不同于循环神经网络(RNN),它没有循环结构,而是基于注意力和自注意力机制。在机器翻译等任务中,多头变压器已经取代了RNN成为主流模型。\[1\]\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [注意力机制----Multi-Head Attention 和 transformer](https://blog.csdn.net/weiwei935707936/article/details/109564082)[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^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [图解Transformer模型(Multi-Head Attention)](https://blog.csdn.net/black_shuang/article/details/95384597)[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^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]