transformer 前馈网络

Transformer 模型中的前馈网络是指在每个编码器和解码器层中都包含一个两层的全连接前馈神经网络，用于对输入的特征进行非线性变换和映射。

具体来说，前馈网络的输入是一个向量，经过一个线性变换后，再通过一个激活函数（通常是 ReLU）进行非线性变换，最后再经过一个线性变换得到输出向量。这个过程可以表示为：

$$\text{FFN}(x) = \max(0, xW_1 + b_1)W_2 + b_2$$

其中 $W_1, b_1, W_2, b_2$ 是前馈网络的参数。

前馈网络的作用是增强模型的表达能力，使得模型能够更好地捕捉输入序列中的局部特征和全局特征。

相关问题

transformer前馈神经网络

Transformer前馈神经网络是Transformer模型中的一部分。在Transformer中，前馈神经网络（Feed-Forward Neural Network）也被称为前馈子层（Feed-Forward Sublayer）。它是Transformer模型中每个编码器和解码器层的一个重要组成部分。

前馈神经网络由两个线性变换和一个非线性激活函数组成。具体而言，它接收来自上一层的输入向量，通过一个全连接的线性变换将其映射到一个中间维度的空间中，然后再通过另一个线性变换将其映射回原始维度。最后，一个非线性激活函数（通常是ReLU）被应用于每个元素，以增加模型的非线性能力。

在Transformer中，前馈神经网络被应用于每个位置编码的输出。这意味着对于输入序列中的每个位置，都会有一个独立的前馈神经网络来处理该位置的特征表示。这种设计使得模型可以并行计算，也提供了更高的灵活性和表达能力。

总之，Transformer前馈神经网络是一种用于处理位置编码的子层，它通过线性变换和非线性激活函数来增强模型的表达能力。它在Transformer模型中起到非常重要的作用，帮助模型捕捉输入序列中的局部依赖关系。

Transformer前馈神经网络

### Transformer 架构中的前馈神经网络

在 Transformer 构架中，前馈神经网络（Feed-Forward Neural Network, FFNN）是一个重要的组成部分。每一层的多头自注意力机制之后会接一个全连接的前馈神经网络[^1]。

这个前馈神经网络由两个线性变换组成，并且中间有一个激活函数。具体来说：

- 输入先通过第一个线性变换映射到较高维度的空间；
- 接着经过非线性的ReLU激活函数处理；
- 最后再通过第二个线性变换返回原始输入特征的数量。

这种设计使得模型能够在不同位置上并行计算，从而提高了效率。值得注意的是，在整个过程中，各个位置上的操作都是独立完成的，这意味着可以充分利用现代硬件加速器如GPU来提升性能。

import torch.nn as nn

class FeedForward(nn.Module):
    def __init__(self, d_model, hidden_dim=2048, dropout=0.1):
        super().__init__()
        
        # 定义两层线性转换以及ReLU激活函数
        self.linear_1 = nn.Linear(d_model, hidden_dim)
        self.dropout = nn.Dropout(dropout)
        self.linear_2 = nn.Linear(hidden_dim, d_model)

    def forward(self, x):
        # 应用第一层线性转换和ReLU激活
        x = self.dropout(torch.relu(self.linear_1(x)))
        # 返回第二层线性转换后的结果
        return self.linear_2(x)