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?
时间: 2024-04-18 21:27:33 浏览: 20
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。
相关问题
transformer的decoder总共有几个,每一个都和encoder的输出连接在一起嘛?
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。
Transformer encoder 和 decoder 之间是如何进⾏信息传递的
Transformer 模型中的 Encoder 和 Decoder 之间是通过注意力机制(Attention Mechanism)进行信息传递的。在 Decoder 的每个时间步中,它会先使用 Self-Attention 来获取当前时间步的上下文信息,然后再使用 Encoder-Decoder Attention 来获取 Encoder 中每个时间步的上下文信息。具体来说,Decoder 中的每个时间步都会计算当前时间步的 Query 向量和 Encoder 中每个时间步的 Key 和 Value 向量之间的注意力分布,然后将 Encoder 中每个时间步的 Value 向量按照注意力分布进行加权求和,得到当前时间步的上下文信息。这样,Decoder 就可以通过 Encoder 中的信息来更好地生成下一个时刻的预测结果。