transformer decoder数学原理
Transformer Decoder是Transformer架构中的一部分，它用于生成目标序列。以下是Transformer Decoder的数学原理：
decoder解码器输入：解码器输入包括编码器的输出和上一个解码器输出的注意力向量。编码器的输出是一组序列向量，这些向量会被用作解码器的K和V输入。上一个解码器输出的注意力向量会被用作下一个解码器中的Q输入。
解码器层：解码器层包括自注意力层和前馈神经网络层。自注意力层计算Q、K和V向量，并生成注意力权重。前馈神经网络层对注意力权重进行进一步处理，并生成输出向量。
注意力机制：在解码器中，注意力机制用于将解码器的输出与编码器的输出进行交互。具体来说，解码器将编码器的输出作为查询（Q），将自身的输出作为键（K）和值（V），通过计算Q、K和V的矩阵乘积，得到注意力权重。
输出：解码器的输出是经过softmax归一化后的单词概率分布。在训练阶段，模型会根据目标序列的真实分布来计算损失，并通过反向传播算法更新模型参数。
总的来说，Transformer Decoder利用了注意力机制和神经网络模型来实现高效的序列生成任务。

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