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下面将详细介绍其工作原理。- **灵活性**：编码器-解码器注意力机制赋予了解码器灵活选择输入序列中相关信息的能力，这对于处理长序列特别有用，因为模型不需要记住整个输入序列的所有细节，而是可以根据需要动态地检索相关信息。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。- **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。

在Transformer模型中，编码器（Encoder）和解码器（Decoder）是两个非常重要的组成部分，它们各自承担着不同的任务，并且通过特定的方式相互协作来完成序列到序列的任务，比如机器翻译、文本生成等。- **输入/输出**：解码器的输入包括两部分：一部分是上一步生成的输出（即已有的部分目标序列），另一部分是编码器的输出。- **输入/输出**：编码器接收原始输入序列作为输入，输出是一个同样长度的序列，其中每个元素都是一个高维向量，代表了对应位置上输入元素的编码结果。

`groupby('user_id')` 是 Pandas 中的一个方法，用于根据指定的列（这里是 `user_id`）对 DataFrame 进行分组。这行代码的作用是将 DataFrame 中的用户行为数据转换为一个字典，其中键是用户ID，值是该用户点击的商品ID列表。- `['item_id']` 是对分组后的对象进行列选择，表示我们只关心 `item_id` 列的数据。- 用户ID为2的用户点击了商品ID为15和25的商品。- 字典的键是用户ID，值是该用户点击的商品ID列表。