transformer的多层感知机

Transformer 中的多层感知机（MLP）是指在每个注意力机制之后添加一个前馈神经网络层。这个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。在 Transformer 中，每个注意力机制的输出被馈送到一个 MLP 中，然后再传递到下一个层。

具体来说，假设 Transformer 有 L 层，每层的输入是一个维度为 d_model 的向量序列。在每一层中，多头注意力机制的输出经过一个全连接层（MLP）进行处理。该 MLP 包括两个线性变换层，这些变换操作独立地作用于每个位置的向量，并且可以并行计算。每个线性变换后都会使用一个激活函数（通常是 ReLU）进行非线性转换。

MLP 的输出是一个维度为 d_model 的向量序列，它再次被传递到下一层的注意力机制中。这种结构允许模型在不同的层次上学习不同的特征表示，从而提取出更丰富和抽象的语义信息。

总的来说，Transformer 中的多层感知机扮演了重要的角色，它使得模型能够通过堆叠不同层次的非线性转换来捕捉输入序列中的复杂语义关系。