【Transformer】编码器-解码器注意力机制(Encoder-Decoder Attention)

 编码器-解码器注意力机制(Encoder-Decoder Attention)是Transformer模型中的一个关键组件,它允许解码器在生成每一个输出时都能参考整个输入序列的信息。这一机制对于提高模型性能,尤其是在处理序列到序列任务如机器翻译、文本摘要等时至关重要。下面将详细介绍其工作原理。

 

### 工作原理

 

1. **输入与输出**:

   - **编码器**:接收输入序列,经过多层处理后,输出一系列的向量表示,这些向量包含了输入序列的上下文信息。

   - **解码器**:接收编码器的输出(即编码后的向量)以及之前生成的部分输出,用于生成下一个输出词或符号。

 

2. **注意力机制**:

   - 在解码器的每一层中,都会有一个编码器-解码器注意力子层。这个子层的作用是在生成当前输出时,帮助模型决定应该关注输入序列中的哪些部分。

   - 具体来说,解码器会计算当前待生成的输出与编码器所有输出之间的相似度得分(通常使用点积或加性方式计算),然后通过softmax函数将这些得分转换为权重分布。这些权重反映了在生成当前输出时,输入序列中各个位置的重要性。

   - 最后,解码器根据这些权重对编码器的输出进行加权求和,得到一个上下文向量,这个向量被用作生成当前输出的重要依据。

 

3. **多头注意力**:

   - Transformer模型中的编码器

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