transformer的decoder

transformer的decoder是指transformer模型中用于解码输出序列的部分。它由多个decoder层组成，每个decoder层包括自注意力机制和多头注意力机制。自注意力机制用于捕捉输出序列中不同位置之间的依赖关系，多头注意力机制用于将编码器的输出和decoder的输入进行对齐。在解码过程中，decoder层会根据前一时刻的输出和编码器的输出计算出当前时刻的输出，并且不断迭代，直到生成完整的输出序列。

相关问题

Transformer decoder

Transformer decoder是Transformer模型中的一个重要组件，用于生成目标序列。在自然语言处理任务中，decoder主要用于生成翻译、摘要、对话等任务的输出。

Transformer decoder由多个相同结构的层组成，每个层包含多头自注意力机制和前馈神经网络。其中，自注意力机制用于捕捉输入序列中不同位置之间的依赖关系，而前馈神经网络则用于对每个位置的表示进行非线性变换。decoder通过多层的堆叠来逐步生成输出序列。

具体来说，decoder的输入包括两部分信息：encoder输出的编码序列和之前已生成的部分目标序列。在生成每个位置的输出时，decoder首先通过自注意力机制对已生成的目标序列进行编码，并融合编码序列的信息。然后，利用前馈神经网络对融合后的表示进行非线性变换，得到最终的输出。

在训练过程中，decoder的输入包括目标序列的全部信息，而在生成过程中，则是逐步生成输出序列，直到遇到终止符或达到最大长度为止。

transformer decoder

Transformer的Decoder部分是用来生成目标序列的。在训练模式下，Decoder的输入是Ground Truth，也就是将正确答案作为输入，这种模式被称为teacher-forcing。而在测试模式下，由于没有Ground Truth可供参考，Decoder的输入是已经生成的词的输出，也就是将上一步生成的词作为下一步的输入。这也解释了为什么在论文中提到了"shifted right"，即将输入序列向右移动一位。[2]

关于Decoder是否并行计算的问题，可以有多个解码器叠加在一起。与编码器类似，解码器也可以有多个叠加在一起。编码器将原句的所有特征值作为输入传递给所有解码器，而不仅仅是第一个解码器。因此，每个解码器有两个输入：一个是来自前一个解码器的输出，另一个是编码器输出的特征值。这种并行计算的方式可以提高模型的效率和性能。[3]