transformer模型预测
时间: 2023-10-01 07:03:02 浏览: 138
基于transformer的预测模型.zip
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Transformer模型是一种用于序列到序列学习的深度学习模型,通常被用来进行机器翻译、文本摘要和对话生成等任务。在预测时,我们需要将输入序列传入Transformer编码器,然后使用编码器的输出来预测输出序列。
具体来说,我们可以将输入序列的词嵌入向量传入Transformer编码器,得到一系列编码器输出。然后,我们可以将这些输出输入到Transformer解码器中,使用自注意力机制和交叉注意力机制来生成输出序列。最终,我们可以将输出序列的词嵌入向量转换为实际的词语,得到最终的预测结果。
需要注意的是,在预测时,我们通常会使用一种称为“束搜索”的技术来生成输出序列。束搜索会在每个时间步选择最有可能的k个词语作为候选词,并在下一个时间步继续考虑这些候选词。通过不断扩展候选词集合,束搜索可以在生成高质量序列的同时保持较高的效率。
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