transformer encoder输入格式

Transformer Encoder 的输入格式是一个由词嵌入向量组成的向量序列，也就是一个形状为 [sequence_length, embedding_size] 的矩阵。其中，sequence_length 表示输入序列的长度，embedding_size 表示每个词嵌入向量的维度。在输入序列的首尾通常会添加起始符 [CLS] 和终止符 [SEP]，用于标识序列的开始和结束。此外，在输入序列中可能还会添加位置编码，用于表示每个词嵌入向量在序列中的位置信息。

相关问题

Transformer Encoder

Transformer Encoder 是 Transformer 模型中的一部分，用于将输入的序列转换为一组隐藏表示。它由多个相同的层组成，每个层都包含两个子层：多头自注意力机制和前馈神经网络。多头自注意力机制可以捕捉序列中的长程依赖关系，而前馈神经网络可以对每个位置的隐藏表示进行非线性变换。在每个子层之间，还需要进行残差连接和层归一化，以帮助模型更好地学习序列的表示。Transformer Encoder 是许多自然语言处理任务中的核心组件，如机器翻译、文本分类和生成式对话。

transformer Encoder

Transformer的Encoder是负责处理输入序列的部分。它通过一系列的层来将输入编码成机器可以容易学习的向量表示。首先，输入经过一个输入嵌入层，将输入转换为向量形式。然后，加入位置编码，为输入添加位置信息。接下来，通过多头注意力层对输入进行处理。然后，将上一步的输出与残差相加，并进行层归一化。之后，通过MLP层进一步处理。最后，再次将上一步的输出与残差相加，并进行层归一化。这样，Encoder将输入序列转换为了机器可以更好学习的表示。\[2\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [李宏毅 Transformer（介绍 + Encoder部分）](https://blog.csdn.net/missgrass/article/details/123342968)[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* [5分钟理解transformer中的encoder](https://blog.csdn.net/xiufan1/article/details/122552132)[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]
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