Transformer和encoder-decoder架构有什么区别

Transformer和encoder-decoder架构都是用来实现序列到序列的翻译任务的模型，但是它们有几个不同点：

1. Transformer架构使用了多头自注意力机制，可以同时对序列中所有位置的信息进行编码，而encoder-decoder架构则是使用了单向的RNN/CNN，只能通过前向的方式处理序列中的信息。

2. Transformer架构的decoder部分也使用了自注意力机制，可以在生成每个时刻的输出时，考虑到所有已生成的内容，避免了信息遗忘的问题。

3. Transformer架构在处理长序列时的优势更为明显，因为它不需要像RNN/CNN一样依次遍历整个序列，可以直接捕捉到跨越较长距离的信息，并因此取得了较好的效果。

相关问题

Transformer的Encoder-Decoder结构

是用来完成什么任务的？

Transformer的Encoder-Decoder结构是用来完成机器翻译任务的，它能够将源语言中的句子翻译成目标语言的句子。Encoder用来将源语言中的句子编码成一系列的向量表示，而Decoder则用来根据这些向量表示生成目标语言中的句子。这种结构可以更好地对长文本进行处理，并且在翻译结果上达到了更好的效果。

Transformer Encoder-Decoder

Transformer Encoder-Decoder是一种基于Transformer架构的模型。它由两个部分组成：编码器（Encoder）和解码器（Decoder）。编码器和解码器都由多个Transformer层组成，每个Transformer层都有多头自注意力机制和前馈神经网络组成。

编码器的输入是一个序列，它将序列逐层处理并产生一个固定长度的向量表示，表示输入序列的语义信息。解码器的输入是目标序列的前一个词及编码器产生的向量表示，它逐步生成目标序列。

在训练阶段，Transformer Encoder-Decoder使用teacher-forcing策略，即将真实的目标语言序列作为输入，以便更好地训练解码器。在预测阶段，解码器将前一个输出作为下一个输入，直到生成EOS（End of Sequence）标记为止。

Transformer Encoder-Decoder在机器翻译、文本生成、语音识别等自然语言处理任务中表现出色，其优点包括并行化处理、长序列建模、准确性高等。