Transformer中的encoder与decoder

Transformer 是一种非常强大的神经网络架构，被广泛应用于自然语言处理任务中。它的核心部分是由若干个Encoder和Decoder组成的。下面简要介绍一下Encoder和Decoder的区别。

Encoder：Transformer中的Encoder是用于将输入序列转换成隐藏表示的模块。它将输入序列中的每一个位置的词嵌入向量作为初始输入，然后通过多层的自注意力机制和全连接层，将每个位置的信息编码成一个定长的隐藏向量表示。Encoder的输出可以被送入Decoder中进行下一步处理。

Decoder：Transformer中的Decoder是用于生成输出序列的模块。它接受Encoder的输出，以及前面已经生成的部分输出序列作为输入。Decoder的主要任务是生成下一个位置的词，直到整个序列生成完成。Decoder同样也是由多层的自注意力机制和全连接层组成，但相比于Encoder还加入了一个额外的注意力机制，用于将Encoder输出的信息融合到生成过程中。Decoder还包括一个线性变换层，用于将Decoder的输出映射成输出词的概率分布。

总之，Encoder和Decoder的区别在于它们的输入和输出以及它们的功能。Encoder的输入是输入序列，输出是每个位置的隐藏向量表示；Decoder的输入是Encoder的输出和前面生成的部分输出序列，输出是生成的下一个位置的词。Encoder用于编码输入信息，Decoder用于生成输出信息。