在Transformer模型的Decoder部分，为什么需要两个层？
在Transformer模型的Decoder部分，为什么需要两个ScaledDotProductAttention层？
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在Transformer模型的Decoder部分，需要两个ScaledDotProductAttention层：第一个层用于实现自注意力机制，允许Decoder在考虑当前位置之前的所有位置时生成输出；第二个层用于实现编码器-解码器注意力机制，允许Decoder关注Encoder的所有输出位置，从而利用输入序列的信息来生成输出序列。在Transformer模型的Decoder部分，需要两个ScaledDotProductAttention层：第一个层用于实现自注意力机制，允许Decoder在考虑当前位置之前的所有位置时生成输出；第二个层用于实现编码器-解码器注意力机制，允许Decoder关注Encoder的所有输出位置，从而利用输入序列的信息来生成输出序列。
2024-06-03 22:20:58赞同 1 展开评论 打赏
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