transformer进行解码是在前馈神经网络之前，还是前馈神经网络之后

在Transformer模型中，解码（Decoding）是在前馈神经网络（Feedforward Neural Network）之后进行的。

具体来说，在每个解码器层中，输入首先通过一个自注意力机制（Self-Attention）来进行上下文感知和特征提取。然后，通过前馈神经网络（通常是一个多层感知机）对自注意力机制的输出进行进一步的非线性变换。这个前馈神经网络包含了两个线性变换和激活函数，通常是ReLU。

解码过程的最后一步是线性变换，将前馈神经网络的输出映射到词汇表的维度。通常会使用softmax函数对线性变换的输出进行归一化，以获得生成序列中每个词的概率分布。这样可以根据概率选择生成序列中的下一个词。

因此，解码过程是在前馈神经网络之后进行的，最后通过softmax函数对输出进行归一化，以生成下一个词的概率分布。这个概率分布可以用于采样下一个词，并继续生成序列。

相关问题

transformer前馈神经网络

Transformer前馈神经网络是Transformer模型中的一部分。在Transformer中，前馈神经网络（Feed-Forward Neural Network）也被称为前馈子层（Feed-Forward Sublayer）。它是Transformer模型中每个编码器和解码器层的一个重要组成部分。

前馈神经网络由两个线性变换和一个非线性激活函数组成。具体而言，它接收来自上一层的输入向量，通过一个全连接的线性变换将其映射到一个中间维度的空间中，然后再通过另一个线性变换将其映射回原始维度。最后，一个非线性激活函数（通常是ReLU）被应用于每个元素，以增加模型的非线性能力。

在Transformer中，前馈神经网络被应用于每个位置编码的输出。这意味着对于输入序列中的每个位置，都会有一个独立的前馈神经网络来处理该位置的特征表示。这种设计使得模型可以并行计算，也提供了更高的灵活性和表达能力。

总之，Transformer前馈神经网络是一种用于处理位置编码的子层，它通过线性变换和非线性激活函数来增强模型的表达能力。它在Transformer模型中起到非常重要的作用，帮助模型捕捉输入序列中的局部依赖关系。

transformer中的前馈神经网络层

在Transformer模型中，前馈神经网络层（Feed-Forward Neural Network Layer）是其中一个重要的组成部分。它被应用于Transformer的每个编码器和解码器层中。

前馈神经网络层由两个线性变换和一个非线性激活函数组成。具体来说，它接收来自上一层的输入向量，并通过一个全连接的线性变换将其映射到一个更高维度的空间，然后再通过另一个线性变换将其映射回原始维度。这两个线性变换使用不同的权重矩阵，分别称为“输入映射”和“输出映射”。

在这两个线性变换之间，前馈神经网络层还引入了一个非线性激活函数，通常是ReLU（Rectified Linear Unit）。ReLU函数在输入大于零时返回输入值本身，而在输入小于等于零时返回零。这个非线性激活函数的引入使得前馈神经网络层能够学习更复杂的非线性关系。

总结一下，Transformer中的前馈神经网络层通过两个线性变换和一个非线性激活函数将输入向量映射到更高维度的空间，并再次映射回原始维度。这个层的作用是引入非线性关系，从而增强模型的表达能力。