transformer输入输出图
时间: 2023-08-21 10:03:08 浏览: 48
回答: Transformer的输入输出图可以在引用中找到。在这个图中,输入通过Encoder进入模型,经过了多个Encoder层的处理后,输出进入Decoder。在每个Decoder层中,输出经过了多个Decoder层的处理,最终输出到最后的输出层。整个Transformer模型的输入输出图的结构原理可以在引用和引用中找到。
相关问题
transformer输入输出
Transformer模型的输入和输出包括以下几个部分。首先,输入部分包括一个输入序列,通常是由词嵌入(word embedding)表示的单词或标记构成的。这个输入序列经过Encoder进行处理,Encoder由多个编码器层组成,每个编码器层都包含多头自注意力机制(self-attention)和前馈神经网络(feed-forward neural network)。每个编码器层的输出被传递到下一个编码器层,直到达到最终的编码器层。
接下来,输出部分由Decoder处理,Decoder也由多个解码器层组成,每个解码器层包含多头自注意力机制、编码器-解码器注意力机制(encoder-decoder attention)和前馈神经网络。在解码器中,输入序列的每个位置都与编码器输出序列的不同位置进行注意力计算。最终,解码器输出一个表示目标序列的输出序列。
因此,Transformer的输入是一个输入序列,经过Encoder处理后得到一个编码器输出序列,然后这个编码器输出序列作为Decoder的输入,经过Decoder处理后得到一个表示目标序列的输出序列。
Transformer的输入输出
Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络模型,它的输入和输出都是由向量组成的序列。
具体来说,Transformer的输入是一个由$n$个向量组成的序列$\boldsymbol{x}=(\boldsymbol{x}_1,\boldsymbol{x}_2,\cdots,\boldsymbol{x}_n)$,其中每个向量$\boldsymbol{x}_i$都表示输入序列中的第$i$个元素。这些向量可以是词向量、字符向量或其他类型的向量,它们的维度通常比较高,例如512维或1024维。
Transformer的输出也是一个由$n$个向量组成的序列$\boldsymbol{y}=(\boldsymbol{y}_1,\boldsymbol{y}_2,\cdots,\boldsymbol{y}_n)$,其中每个向量$\boldsymbol{y}_i$都表示输出序列中的第$i$个元素。这些向量通常也是高维向量,其维度与输入向量的维度相同。
在Transformer中,输入序列和输出序列都会经过多层的自注意力机制和前馈神经网络进行处理,最终得到输出序列。其中,自注意力机制用于捕捉输入序列中不同位置之间的关系,前馈神经网络则用于对每个位置的向量进行非线性变换。