transformer 全连接层
时间: 2023-08-21 18:07:06 浏览: 80
在Transformer中,全连接层是指前馈全连接层,它是具有两层线性层的全连接网络。全连接层的作用是增强模型的能力,考虑到注意力机制可能对复杂过程的拟合程度不够,通过增加两层网络来提升模型的表达能力。全连接层在编码器和解码器的每个子层连接结构中都有应用,通过前馈神经网络的计算来处理输入的特征。在编码器部分,全连接层用于第二个子层连接结构,以帮助模型更好地学习输入序列的特征。总之,全连接层在Transformer中起到增强模型能力和提升表达能力的作用。<em>1</em><em>2</em><em>3</em>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【自然语言处理】Transformer架构解析](https://blog.csdn.net/weixin_39574469/article/details/119736748)[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^v92^chatsearchT3_1"}} ] [.reference_item]
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相关问题
transformer全连接层
根据提供的引用内容,没有直接涉及到Transformer模型的全连接层。但是,Transformer模型中包含了多个全连接层,例如在编码器和解码器中都有全连接层。这些全连接层用于将输入的词向量映射到更高维度的空间,以便进行更复杂的计算和处理。在Transformer模型中,全连接层通常跟随着多头自注意力层,用于对多头自注意力层的输出进行进一步的处理。
transformer全连接
transformer中的全连接层被称为前馈全连接层(Positionwise FeedForward)。它位于编码器和解码器中的每个子层之间。该层主要由两个线性全连接层组成,其中第一个线性层的输入维度是词嵌入的维度(d_model),而第二个线性层的输出维度是第一个线性层的输入维度。在这两个线性层之间,还添加了一个激活函数ReLU和一个dropout层用于正则化。该层的作用是通过非线性转换对输入进行特征提取。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [transformer_paddle.zip](https://download.csdn.net/download/qq_43790749/82367293)[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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [Transformer模型编码器部分实现2(全连接+规范化+子层连接+编码器层+整体连接代码)](https://blog.csdn.net/APPLECHARLOTTE/article/details/127285756)[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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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