transformer的ffn是什么
时间: 2023-10-22 11:30:13 浏览: 149
在Transformer模型中,FFN是指Feed-Forward Network,即前馈神经网络。在每个Transformer编码器和解码器的子层中,FFN接受来自Self-Attention的向量作为输入,并经过两个线性变换和一个激活函数(通常是ReLU)后输出一个新的向量。FFN的作用是对输入进行非线性变换,增加模型的表达能力。同时,由于FFN的每个神经元之间是独立的,因此可以轻松地进行并行计算,加速模型的训练和推理过程。
相关问题
transformer ffn
Transformer中的FFN指的是Feed-Forward Network,它是Transformer中的一个重要组成部分。在每个Transformer的Encoder和Decoder中,都包含了两个FFN层,分别称为前馈神经网络1(FFN1)和前馈神经网络2(FFN2)。
FFN1和FFN2的结构相同,都是一个两层的全连接神经网络,其中第一层使用ReLU激活函数,第二层则是线性变换。FFN的作用是对Transformer中的每个位置向量进行非线性变换,从而增强模型的表达能力。
在具体实现中,FFN的输入是一个维度为d_model的向量,输出也是一个维度为d_model的向量。FFN中第一层的全连接层的输出维度通常是d_ff(即前馈神经网络的隐藏层大小),第二层的全连接层的输出维度则是d_model。
transformer中的FFN是什么
在Transformer中,FFN是指Feedforward网络,它是Transformer模型的一部分,用于对Transformer编码器和解码器中的每个位置进行非线性转换。FFN由两个线性变换(即两个全连接层)和一个激活函数组成,通常是ReLU(修正线性单元)或GELU(Gaussian Error Linear Units)。FFN的作用是使得Transformer模型能够学习更复杂的特征和抽象表示,从而提高模型的性能。
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