Transformer中的FFN是什么
时间: 2024-08-16 18:01:18 浏览: 32
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
transformer中的FFN是什么
在Transformer中,FFN是指Feedforward网络,它是Transformer模型的一部分,用于对Transformer编码器和解码器中的每个位置进行非线性转换。FFN由两个线性变换(即两个全连接层)和一个激活函数组成,通常是ReLU(修正线性单元)或GELU(Gaussian Error Linear Units)。FFN的作用是使得Transformer模型能够学习更复杂的特征和抽象表示,从而提高模型的性能。
transformer的ffn是什么
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。