transformer的decoder的输入是什么

在Transformer模型的Decoder中，每个时间步的输入包括三个部分：

1. 前一时刻的输出（即上一个时间步的输出）
2. Encoder的输出（即编码器对源语言句子的编码表示）
3. 位置嵌入（Positional Encoding）

其中，前一时刻的输出是一个向量，它是Decoder在上一个时间步的输出，同时也是这个时间步的输入。Encoder的输出是一个矩阵，它是源语言句子的编码表示，用于计算注意力权重。位置嵌入是一个向量，它表示当前时间步的位置信息，用于对输入序列中的词语进行区分。这三部分输入经过一系列的计算后，输出一个向量，表示当前时间步的输出。

相关问题

transformer decoder 输入

在Transformer模型的解码器部分，每个解码器有两个输入。第一个输入是来自前一个解码器的输出，第二个输入是编码器输出的特征值。通过将这两个输入传递给解码器的多头注意力层，解码器可以生成目标句子。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Transformer中解码器decoder的详细讲解（图文解释）](https://blog.csdn.net/jiebaoshayebuhui/article/details/129852444)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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transformer decoder的输入是什么

Transformer decoder的输入包括以下几个部分：

1. 目标序列的嵌入向量：与encoder类似，首先将目标序列中的每个单词转换为向量表示，这些向量将作为decoder的输入。

2. 位置编码向量：通过给每个单词添加一个位置编码向量，decoder可以区分不同位置的单词，从而解决输入序列中单词顺序的问题。

3. Encoder输出的注意力向量：在decoder的每个时间步中，需要注意encoder输出向量中与当前时间步的目标序列单词最相关的部分，这些注意力向量作为decoder的输入，帮助decoder在生成目标序列时关注正确的信息。

4. Mask向量：由于decoder是逐步生成目标序列的，因此需要将未来时刻的信息屏蔽掉，以避免信息泄露。这个屏蔽的过程通过在decoder中添加一个mask向量来实现。

综上所述，Transformer decoder的输入包括目标序列的嵌入向量、位置编码向量、Encoder输出的注意力向量和Mask向量等。