Transformer中的FFN是什么

Transformer模型中的FFN是全称“Feed Forward Neural Network”的缩写，中文意思是“前馈神经网络”。在Transformer架构中，FFN是其自注意力机制之后的一个重要组成部分，用于对注意力机制的输出进行进一步的非线性转换。

FFN通常是一个简单的多层感知机（MLP），由两个线性变换层和一个中间的非线性激活函数组成。在Transformer中，输入序列通过自注意力机制得到的输出向量会作为FFN的输入。这些向量会首先通过一个线性层（也称为全连接层），将输入维度转换为一个较大的中间维度，然后应用非线性激活函数，常见的如ReLU。之后，通过另一个线性层将数据映射回原始的输出维度。

FFN的作用主要是提供模型的表达能力，允许模型学习输入和输出之间的复杂映射关系，它与自注意力层相辅相成，一起构成了Transformer模型的核心部分。

相关问题

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在Transformer模型中，FFN是指Feed-Forward Network，即前馈神经网络。在每个Transformer编码器和解码器的子层中，FFN接受来自Self-Attention的向量作为输入，并经过两个线性变换和一个激活函数（通常是ReLU）后输出一个新的向量。FFN的作用是对输入进行非线性变换，增加模型的表达能力。同时，由于FFN的每个神经元之间是独立的，因此可以轻松地进行并行计算，加速模型的训练和推理过程。

transformer中FFN

Transformer中的FFN（Feed Forward Network）是一种全连接层网络，它在Transformer模型中起到了关键的作用，尤其是在自注意力层之后用于增强模型的表达能力。FFN通常包含两部分：

1. **线性变换**（Linear Projections）：首先对输入特征进行一次线性变换，将原始的d_model维向量映射到一个更深的隐藏维度（通常称为d_ff），这一步相当于一个前馈过程，增加了模型处理复杂序列的能力。

2. **激活函数**（Activation Function）：接着应用一种非线性的激活函数，如ReLU（Rectified Linear Unit）或者GELU（Gaussian Error Linear Unit）。这个步骤引入了非线性，使得模型能够学习更复杂的模式。

3. **另一个线性变换**：最后再将隐藏维度变回到原始的d_model维度，通过这次缩放回原空间，保留了原始信息的同时也利用了深层网络的学习能力。

FFN层的设计允许Transformer模型在处理长距离依赖时保持高效，因为它减少了对自注意力机制的完全依赖，并且由于其简单的结构，计算成本相对较低。