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Learning Transformer Through Implementation

Transformer Model Overview

트랜스포머 모델 구조에서 Encode-Decoder Attenttion에 대해서

76

sansanai

20 asked

0

안녕하세요.. 다시 또 궁금한 것이 생겼습니다.

트랜스포머의 각 인코더 블럭의 출력이 디코더 블럭의 Encode-Decoder Attention 으로 들어가게 되는 것인가요? 아니면 인코더 블럭의 마지막 블럭의 출럭이 디코더 블럭의 최종 블럭으로 들어가는 것인가요?

딥러닝 pytorch encoder-decoder bert transformer

Answer 2

0

dooleyz3525

안녕하십니까,

인코더 최종 블록의 출력이 여러 디코더 블럭들의 입력으로 사용됩니다. 인코더 최종 블록 출력만 디코더에 사용 됩니다.

감사합니다.

0

communityai8509

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 산마로님.

트랜스포머 모델의 구조에 대한 질문을 주셨는데요, 트랜스포머의 기본적인 구조에서는 인코더의 출력이 디코더의 각 블록에 전달됩니다.

트랜스포머의 인코더-디코더 구조 설명:
1. 인코더 블럭: 트랜스포머 모델의 인코더는 여러 개의 인코더 블럭으로 구성되어 있으며, 각 인코더 블럭은 입력 시퀀스를 처리하여 특징 표현을 생성합니다. 마지막 인코더 블럭의 출력은 모든 인코더 레이어의 최종 출력입니다.

  1. 디코더 블럭: 디코더는 여러 개의 디코더 블럭으로 구성되어 있으며, 디코더의 각 블럭에서는 해당 인코더의 최종 출력이 인풋으로 사용됩니다. 즉, 인코더의 마지막 블럭에서 나온 출력 전체가 각 디코더 블럭 내의 Encode-Decoder Attention 모듈로 들어갑니다.

이와 관련된 더 자세한 설명을 위해, 아래의 유사한 질문과 답변들을 참고하시면 좋을 것 같습니다:
- RNN에서 출력 y에대해서..

트랜스포머 모델의 복잡한 구조를 이해하는데 이 답변이 도움이 되었기를 바랍니다. 추가적으로 궁금하신 부분이 있으시다면 언제든지 문의해 주세요.

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏
추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.

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