transformer中的ffn是什么

FFN是Transformer模型中的一种组件，全称为Feed-Forward Network，即前向神经网络。它是由两个线性变换和一个非线性激活函数组成的神经网络，用于对Transformer模型中的每个位置进行非线性变换。在Transformer模型中，FFN通常被用来作为编码器和解码器的中间层，用于加强模型的表示能力和捕捉更复杂的语言结构。

相关问题

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。

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。