transformer的6层decoder的详细结构
Transformer模型的6层Decoder结构如下所示：
1. 输入嵌入层（Input Embedding Layer）：将输入序列中的每个词转换为定长的向量表示。这里的输入是目标语言的序列。
2. 位置编码层（Positional Encoding Layer）：为输入序列中的每个位置添加位置编码，以考虑词与词之间的位置关系。
3. 第1个自注意力层（Self-Attention Layer）：利用自注意力机制对输入序列进行编码，获得每个位置的上下文表示。
4. 第2个自注意力层（Self-Attention Layer）：同样使用自注意力机制，进一步提取上下文信息。
decoder5. 编码-解码注意力层（Encoder-Decoder Attention Layer）：利用注意力机制将编码器的输出与目标序列的嵌入进行交互，获得对目标序列的上下文表示。
6. 前馈神经网络层（Feed-Forward Neural Network Layer）：应用全连接层和激活函数对上一层的表示进行非线性变换。
7. 输出层（Output Layer）：将上一层的表示映射到词表大小的空间上，生成最终的目标语言词汇分布概率。
8. 损失函数（Loss Function）：使用交叉熵损失函数计算模型的预测与真实目标序列的差异。
这是Transformer模型的一个Decoder层的结构，而Transformer的Decoder由6个相同的Decoder层堆叠而成，每个Decoder层之间都存在残差连接和层归一化操作，以提高信息流动和模型训练效果。总的来说，Transformer的Decoder层可以通过自注意力机制和编码-解码注意力机制实现对目标序列的上下文建模，并通过前馈神经网络层和输出层进行非线性变换和预测。每一层都会利用注意力机制聚焦于输入序列中最重要的部分，并捕捉长距离依赖关系，从而更好地生成准确的目标语言序列。

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