transformer 中的MLP Head

Transformer 中的 MLP Head 是指在 Transformer 的最后一层中，将每个 token 的特征向量通过一个全连接神经网络进行线性变换和非线性变换，以生成最终的输出结果。这个 MLP Head 包含两个全连接层，其中第一层的输出维度通常是 token 特征向量的维度的4倍，第二层的输出维度通常是 token 特征向量的维度。在使用 Transformer 进行自然语言处理任务时，MLP Head 的输出通常被用作最终的分类结果或者生成结果。

相关问题

vision Transformer中的MLP head的结构

Vision Transformer (ViT)中的MLP head结构包括两个全连接层（Fully Connected Layers）。这些层的输出尺寸通常设置为Transformer Encoder部分输出的尺寸的一半，这样可以保持维度的一致性。MLP head的输入是Transformer Encoder部分的输出，这些输出经过了平均池化层（Average Pooling Layer）。经过两个全连接层的处理，最终得到了分类器的输出。

具体来说，MLP head的结构如下所示：

Input --> Average pooling --> FC layer --> ReLU --> Dropout --> FC layer --> Output

其中，FC layer代表全连接层，ReLU代表修正线性单元，Dropout代表随机失活（用于防止过拟合），Output代表分类器的输出层。

transformer中的MLP

在Transformer中，MLP（Multi-Layer Perceptron）是指Transformer的Encoder和Decoder中的前馈神经网络层。它是Transformer模型中的一个重要组成部分，用于对输入进行非线性变换。

在Encoder中，每个Encoder层都包含两个子层：Multi-Head Attention和MLP。其中，MLP层由两个线性变换和一个激活函数组成。具体而言，MLP层首先将输入通过一个线性变换映射到一个更高维度的空间，然后通过一个激活函数（通常是ReLU）进行非线性变换，最后再通过另一个线性变换将其映射回原始维度。这样的设计可以增加模型的表达能力，使得模型能够更好地捕捉输入之间的复杂关系。

在Decoder中，每个Decoder层也包含两个子层：Masked Multi-Head Attention和MLP。与Encoder中的MLP类似，Decoder中的MLP也由两个线性变换和一个激活函数组成。不同的是，Decoder中的MLP还会接收来自Encoder的输出作为额外的输入，以便更好地利用编码器的信息。

总结来说，Transformer中的MLP层通过多层的线性变换和非线性激活函数，对输入进行非线性变换，从而增强模型的表达能力和学习能力。