transformer中decoder的输入

Transformer中Decoder的输入是由两部分组成的：第一部分是Encoder的输出，即编码器的最后一层的输出，它包含了输入序列的所有信息；第二部分是Decoder自身的输入，即上一个时间步的输出，或者是特殊的起始符号。Decoder通过这两部分输入，来生成下一个时间步的输出。

相关问题

transformer中decoder

Transformer中的Decoder是一个由多个Decoder层组成的模块，它的主要作用是将编码器输出的信息进行解码，生成目标语言的序列。Decoder层由三个子层组成：self-attention层、encoder-decoder attention层和全连接层。其中，self-attention层用于解决目标语言序列中的依赖关系，encoder-decoder attention层用于将编码器的输出与解码器的输入进行对齐，全连接层用于将两个attention层的输出进行融合和转换。在Decoder的self-attention中，需要使用mask来避免当前位置之后的信息对当前位置的预测产生影响。同时，为了避免信息泄露，Decoder的每个子层都需要进行残差连接和层归一化处理。

transformer decoder 输入

在Transformer模型的解码器部分，每个解码器有两个输入。第一个输入是来自前一个解码器的输出，第二个输入是编码器输出的特征值。通过将这两个输入传递给解码器的多头注意力层，解码器可以生成目标句子。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Transformer中解码器decoder的详细讲解（图文解释）](https://blog.csdn.net/jiebaoshayebuhui/article/details/129852444)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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