transformer中的输入输出

回答: 在Transformer模型中，输入是通过Encoder和Decoder进行处理的。首先，在Encoder中，我们将输入的序列通过词嵌入（embedding）层进行编码，得到一个表示序列的向量。然后，输入的序列经过一系列的Encoder层，每个层都包含多头自注意力（self-attention）机制和前馈神经网络（feed-forward neural network）。在每个Encoder层中，我们使用Masked Multi-Head Attention机制来学习输入序列的依赖关系，并且添加一个残差连接和层归一化操作。最后，Encoder的输出是上面提到的最后一层的输出。

接下来，在Decoder中，我们使用相似的过程对输出序列进行处理。首先，输出序列通过词嵌入层进行编码，然后经过一系列的Decoder层。在每个Decoder层中，我们使用Multi-Head Attention机制来学习输入序列和输出序列之间的依赖关系，并且添加一个残差连接和层归一化操作。然后，通过一个前馈神经网络进行处理。Decoder的输出是通过和Encoder的输出进行注意力计算得到的，并且最终通过线性变换得到预测的输出序列。

总结起来，Transformer模型的输入是通过Encoder进行编码，然后通过一系列的Encoder层进行处理。输出是通过Decoder进行处理，最终得到预测的输出序列。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【手撕Transformer】Transformer输入输出细节以及代码实现（pytorch）](https://blog.csdn.net/wl1780852311/article/details/121033915)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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