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。

相关问题

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]

Transformer Decoder

Transformer Decoder是Transformer模型的一个组件，用于解码器部分。在Transformer模型中，编码器部分负责将输入序列进行编码，而解码器部分则负责生成输出序列。Decoder的作用是根据编码器的输出和之前生成的部分序列来预测下一个序列元素。

Transformer Decoder由多个Transformer Decoder层组成。每个Decoder层都包含了自注意力机制（self-attention）和前馈神经网络（feed-forward neural network）。这两个子层都使用残差连接和层归一化进行组合。

在解码阶段，Decoder的输入包括目标序列的嵌入表示和编码器的输出。目标序列的嵌入表示是通过将目标序列中的元素进行嵌入得到的。Decoder通过自注意力机制关注自身内部的不同位置信息，并在每个位置预测下一个元素。在预测下一个元素时，Decoder还可以参考编码器的输出，以获得源语言的上下文信息。

总结来说，Transformer Decoder是Transformer模型中负责解码任务的组件，通过自注意力机制和前馈神经网络来生成输出序列。