transformer decoder详解
    Transformer是一种非常成功的序列模型，由Encoder和Decoder两部分组成。其中，Decoder被广泛应用于机器翻译、文本生成和语音识别等任务。本文将详细介绍Transformer Decoder的实现方式以及其核心组成部分。decoder
    首先，Decoder的输入是Encoder的输出，也就是编码器生成的一系列向量。Decoder需要通过这些向量预测目标语言中的下一个单词或者生成目标语言中的完整句子。不同于Encoder，Decoder需要在预测下一个单词时考虑已经生成的单词，这就需要Decoder自身内部实现一定的状态机制。
    Decoder的核心是多头自注意力机制（Multi-Head Self-Attention），该机制能够使得Decoder更加准确地理解当前时刻的单词与已经生成的单词之间的关系。Multi-Head Self-Attention的实现过程如下：
    1. 给定一组输入向量，首先通过线性映射将其分别映射到多个向量空间中。
    2. 在每一个向量空间中，分别计算输入向量之间的相似度得分（score），得分可以通过
欧式距离、点积等方式计算。
    3. 对得分进行归一化操作，得到权重（weight），权重越大代表输入向量之间的关系越密切。
    4. 将输入向量与其对应的权重做加权平均，得到输出向量。
    通过多次进行Multi-Head Self-Attention，Decoder可以得到一系列向量，然后通过全连接层和softmax层，将这些向量映射为目标语言中的下一个单词，实现翻译任务。
    除了Multi-Head Self-Attention之外，Decoder还采用了残差连接（Residual Connection）和层归一化（Layer Normalization）等技术，以提高模型的性能和训练速度。
    综上所述，Transformer Decoder是一个高效而且表现优异的序列模型，其核心在于Multi-Head Self-Attention机制以及残差连接和层归一化等技术。在机器翻译、文本生成等任务中得到了广泛应用。

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