TransformerEncoderLayer
时间: 2023-09-24 17:04:46 浏览: 66
TransformerEncoderLayer是Transformer模型中的一个重要组件,用于对输入进行编码。它由多个层组成,每个层包含两个子层:多头注意力层和前向传播层。每个子层后面都添加了一个layer normalization层,并使用了跳跃连接。对于输入x,子层的输出可以表示为LayerNorm(x + Sublayer(x))。\[1\]
在代码实现中,EncoderLayer类定义了一个Encoder层,其中包含了多头注意力层和前向传播层。在forward方法中,输入x首先通过多头注意力层进行处理,然后再通过前向传播层进行处理,最后返回处理后的结果。\[2\]
另外,SublayerConnection类定义了一个子层连接层,其中包含了layer normalization和dropout操作。在forward方法中,输入x通过子层函数sublayer进行处理,并与原始输入x相加后经过layer normalization操作,最后返回处理后的结果。\[3\]
综上所述,TransformerEncoderLayer是Transformer模型中用于对输入进行编码的重要组件,它通过多个层的组合,使用多头注意力和前向传播来处理输入,并通过跳跃连接和layer normalization来保持信息的流动和稳定性。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Transformer、BERT学习笔记](https://blog.csdn.net/ms961516792/article/details/107540909)[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^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [transform encoder详细解析](https://blog.csdn.net/weixin_42529756/article/details/120316233)[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^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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