Transformer残差模型和残差连接优化Transformer模型这两种方法是不是一样的

根据提供的引用内容，Transformer残差模型和残差连接优化Transformer模型这两种方法是相同的。残差模型是指在模型中添加跨层连接，以便在模型中传递信息。这些跨层连接被称为残差连接。残差连接优化了Transformer模型，使其更容易训练和更深层次。在Transformer模型中，每个子层都有一个残差连接，它将输入添加到子层输出中，从而使模型更容易训练和更深层次。

下面是一个使用残差连接的Transformer模型的示例：

class TransformerBlock(nn.Module):
    def __init__(self, hidden_size, attn_heads):
        super().__init__()
        self.multi_head_attn = MultiHeadAttention(hidden_size, attn_heads)
        self.feed_forward = nn.Sequential(
            nn.Linear(hidden_size, 4 * hidden_size),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(4 * hidden_size, hidden_size)
        )
        self.layer_norm1 = nn.LayerNorm(hidden_size)
        self.layer_norm2 = nn.LayerNorm(hidden_size)

    def forward(self, x, mask=None):
        attn_output, _ = self.multi_head_attn(x, x, x, mask=mask)
        x = self.layer_norm1(x + attn_output)
        ff_output = self.feed_forward(x)
        x = self.layer_norm2(x + ff_output)
        return x