transformer ffn

Transformer中的FFN指的是Feed-Forward Network，它是Transformer中的一个重要组成部分。在每个Transformer的Encoder和Decoder中，都包含了两个FFN层，分别称为前馈神经网络1（FFN1）和前馈神经网络2（FFN2）。

FFN1和FFN2的结构相同，都是一个两层的全连接神经网络，其中第一层使用ReLU激活函数，第二层则是线性变换。FFN的作用是对Transformer中的每个位置向量进行非线性变换，从而增强模型的表达能力。

在具体实现中，FFN的输入是一个维度为d_model的向量，输出也是一个维度为d_model的向量。FFN中第一层的全连接层的输出维度通常是d_ff（即前馈神经网络的隐藏层大小），第二层的全连接层的输出维度则是d_model。