transformer decoder详解

Transformer Decoder是一种基于自注意力机制的深度学习模型结构，用于序列到序列的任务，如机器翻译、文本摘要、对话生成等。它是Transformer模型的一部分，包含了Transformer Encoder中的自注意力机制和多头注意力机制，同时添加了一些新的层来处理解码器的任务。

Transformer Decoder主要由以下几个部分组成：

1. 解码器输入嵌入层：将目标语言的词汇映射为向量表示，同时添加位置编码，用于表示单词在句子中的位置信息。

2. 解码器层：由多个解码器层组成，每个解码器层包含了自注意力机制和多头注意力机制，用于对输入序列进行编码。

3. 上下文向量：通过对编码器输出序列进行加权求和，得到一个上下文向量，用于解码器对输入序列进行解码。

4. 输出嵌入层：将解码器的输出转换为目标语言的词汇向量表示。

5. 最终输出层：将输出嵌入层的向量表示转换为概率分布，用于选择下一个输出单词。

在解码器中，每个解码器层都包含了自注意力机制和多头注意力机制。自注意力机制用于将解码器输入序列中的单词进行编码，多头注意力机制用于对解码器输入序列和编码器输出序列进行对齐，以便在解码器中生成正确的输出序列。

在解码器的训练过程中，每个时间步输出的结果会被用作下一个时间步的输入，并且同时会根据期望输出和实际输出之间的误差进行反向传播，更新模型参数。在测试过程中，解码器会根据之前的输出和上下文向量生成下一个输出单词，直到生成完整的目标语言句子。

总之，Transformer Decoder是一种强大的序列到序列模型结构，能够处理各种自然语言处理任务，如机器翻译、文本摘要和对话生成等。