linear proj

您的问题是 "linear proj"，我猜测您想了解线性投影的相关知识。线性投影是指将一个向量投影到另一个向量上，使得投影后的向量与另一个向量垂直。在机器学习中，线性投影通常用于特征降维或者特征提取。

在深度学习中，线性投影通常指的是全连接层（Fully Connected Layer），也称为线性层（Linear Layer）。全连接层将输入向量与权重矩阵相乘，并加上偏置向量，得到输出向量。全连接层通常用于神经网络的前向传播过程中。

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def __init__(self, spacial_dim: int, embed_dim: int, num_heads: int, output_dim: int = None): super().__init__() self.positional_embedding = nn.Parameter(torch.randn(spacial_dim ** 2 + 1, embed_dim) / embed_dim ** 0.5) self.k_proj = nn.Linear(embed_dim, embed_dim) self.q_proj = nn.Linear(embed_dim, embed_dim) self.v_proj = nn.Linear(embed_dim, embed_dim) self.c_proj = nn.Linear(embed_dim, output_dim or embed_dim) self.num_heads = num_heads

这段代码是一个基于自注意力机制的Transformer模型中的一部分。在这个模型中，输入被表示为一个由多个向量组成的序列，这些向量可以是文本中的单词或图像中的像素。该模型使用自注意力机制来计算每个向量与序列中其他向量之间的关系，从而产生一个新的向量表示。

在这里，`spacial_dim`表示序列中向量的数量（或者说是序列的长度）。`embed_dim`表示每个向量的维度。`num_heads`表示使用的多头注意力机制的数量。`output_dim`表示输出向量的维度，如果没有指定，则默认为`embed_dim`。

在`__init__`方法中，模型定义了四个线性变换（k_proj、q_proj、v_proj和c_proj），用于将输入向量映射到键、查询、值和输出空间中。此外，模型还定义了一个位置嵌入矩阵，用于将序列中每个向量的位置信息编码到向量表示中。最后，模型存储了使用的注意力头的数量。

self.mlp = nn.Sequential(OrderedDict([ ("c_fc", nn.Linear(d_model, d_model * 4)), ("gelu", QuickGELU()), ("c_proj", nn.Linear(d_model * 4, d_model)) ]))

这段代码是一个 MLP（多层感知器）的实现，用于在 Transformer 中的每个 Encoder 和 Decoder 层中进行位置前馈网络（Position-wise Feedforward Networks）操作。它包含三个层:

1. `nn.Linear(d_model, d_model * 4)`: 输入层是d_model维，输出层是d_model * 4维，即将输入向量映射到一个更高维度的空间。
2. `QuickGELU()`: 快速的GeLU激活函数，将线性变换的结果进行非线性变换。
3. `nn.Linear(d_model * 4, d_model)`: 最后一个线性层将高维向量映射回d_model维，即将向量的维度降低到原始的维度。

通过这个 MLP，Transformer 可以更好地捕捉不同位置的不同特征，提高模型的性能。