解码器的多头注意力层输入是什么?
时间: 2023-12-24 09:17:50 浏览: 9
解码器的多头注意力层的输入包括三个向量:解码器当前时间步的查询向量、编码器所有时间步的键值对向量以及解码器当前时间步的 mask 向量。其中,查询向量用于计算每个键值对向量的注意力权重,mask 向量用于掩盖掉无效的注意力权重。具体来说,解码器当前时间步的查询向量是由解码器当前时间步的隐藏状态和前一个时间步的输出向量组合而成。编码器所有时间步的键值对向量是由编码器的隐藏状态经过全连接层得到。
相关问题
解码器的多头注意力层输入是什么
解码器的多头注意力层的输入包括三个向量:解码器当前时间步的查询向量、编码器所有时间步的键值对向量以及解码器当前时间步的 mask 向量。其中,查询向量用于计算每个键值对向量的注意力权重,mask 向量用于掩盖掉无效的注意力权重。具体来说,解码器当前时间步的查询向量是由解码器当前时间步的隐藏状态和前一个时间步的输出向量组合而成。编码器所有时间步的键值对向量是由编码器的隐藏状态经过全连接层得到。
Transformer解码器端从注意力出来后呢
在Transformer解码器端,当注意力计算完成后,会进行以下步骤:
1. 输入嵌入层:将上一个时间步的输出向量经过一个线性变换,再加上位置编码,得到当前时间步的输入嵌入向量。
2. 掩码多头自注意力:与编码器端类似,使用掩码多头自注意力模型,对当前时间步的输入嵌入向量进行加权求和,得到当前时间步的注意力向量。
3. 编码器-解码器多头注意力:使用编码器端的输出向量和当前时间步的注意力向量,运用编码器-解码器多头注意力模型,对其进行加权求和,得到当前时间步的上下文向量。
4. 多层前馈神经网络:对当前时间步的上下文向量进行线性变换和激活函数处理,得到当前时间步的输出向量。
5. 输出层:将当前时间步的输出向量经过一个线性变换,得到当前时间步的预测输出。
这些步骤会一直重复,直到输出的序列达到预定长度或者模型预测出结束标记。
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