Transformer Encoder中的残差连接

在Transformer Encoder中，残差连接是一种技术，其中在每个层之后将输入添加到输出中。这个想法是让模型更容易学习输入的特征，而不是仅仅依靠变换的输出。这也有助于避免梯度消失的问题。

具体来说，在Transformer Encoder中，每个子层都包含三个组件：一个多头自注意力机制、一个前馈神经网络和一个残差连接。残差连接将输入添加到两个子层之间的输出中，以便模型可以学习输入的特征。这个过程可以表示为：

`LayerNorm(x + Sublayer(x))`

其中Sublayer(x)可以是一个包含多头自注意力机制或前馈网络的子层，x是上一层的输入，LayerNorm是一个层归一化步骤。这个残差连接技术在Transformer Encoder的每个子层中使用，以便模型可以更好地学习输入的特征并且避免梯度消失。

相关问题

Transformer Encoder

Transformer Encoder 是 Transformer 模型中的一部分，用于将输入的序列转换为一组隐藏表示。它由多个相同的层组成，每个层都包含两个子层：多头自注意力机制和前馈神经网络。多头自注意力机制可以捕捉序列中的长程依赖关系，而前馈神经网络可以对每个位置的隐藏表示进行非线性变换。在每个子层之间，还需要进行残差连接和层归一化，以帮助模型更好地学习序列的表示。Transformer Encoder 是许多自然语言处理任务中的核心组件，如机器翻译、文本分类和生成式对话。

transformer Encoder

Transformer的Encoder是负责处理输入序列的部分。它通过一系列的层来将输入编码成机器可以容易学习的向量表示。首先，输入经过一个输入嵌入层，将输入转换为向量形式。然后，加入位置编码，为输入添加位置信息。接下来，通过多头注意力层对输入进行处理。然后，将上一步的输出与残差相加，并进行层归一化。之后，通过MLP层进一步处理。最后，再次将上一步的输出与残差相加，并进行层归一化。这样，Encoder将输入序列转换为了机器可以更好学习的表示。\[2\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [李宏毅 Transformer（介绍 + Encoder部分）](https://blog.csdn.net/missgrass/article/details/123342968)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [5分钟理解transformer中的encoder](https://blog.csdn.net/xiufan1/article/details/122552132)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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