transformer与全连接
时间: 2023-10-03 17:08:00 浏览: 65
Transformer是一种用于自然语言处理任务的神经网络模型,它包含一个编码器和一个解码器。编码器和解码器都包括多头注意力机制、全连接层、Layernorm和残差连接等组件。其中,注意力机制用于模型在输入序列中捕捉上下文信息,全连接层用于增强模型的能力。
前馈全连接层是Transformer中的一部分,它包含两个线性层的全连接网络。前馈全连接层的作用是增加模型的拟合能力,特别是对于复杂过程。在前馈全连接层中,输入参数经过第一个线性层,然后使用ReLU函数进行激活,并通过dropout进行随机置零。最后,结果通过第二个线性层返回。
你提供的引用中还包含了有关代码实现和教程链接,你可以参考这些资源进一步了解Transformer和全连接层的具体实现和应用。
相关问题
transformer全连接
transformer中的全连接层被称为前馈全连接层(Positionwise FeedForward)。它位于编码器和解码器中的每个子层之间。该层主要由两个线性全连接层组成,其中第一个线性层的输入维度是词嵌入的维度(d_model),而第二个线性层的输出维度是第一个线性层的输入维度。在这两个线性层之间,还添加了一个激活函数ReLU和一个dropout层用于正则化。该层的作用是通过非线性转换对输入进行特征提取。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [transformer_paddle.zip](https://download.csdn.net/download/qq_43790749/82367293)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [Transformer模型编码器部分实现2(全连接+规范化+子层连接+编码器层+整体连接代码)](https://blog.csdn.net/APPLECHARLOTTE/article/details/127285756)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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transformer 全连接层
在Transformer中,全连接层是指前馈全连接层,它是具有两层线性层的全连接网络。全连接层的作用是增强模型的能力,考虑到注意力机制可能对复杂过程的拟合程度不够,通过增加两层网络来提升模型的表达能力。全连接层在编码器和解码器的每个子层连接结构中都有应用,通过前馈神经网络的计算来处理输入的特征。在编码器部分,全连接层用于第二个子层连接结构,以帮助模型更好地学习输入序列的特征。总之,全连接层在Transformer中起到增强模型能力和提升表达能力的作用。<em>1</em><em>2</em><em>3</em>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【自然语言处理】Transformer架构解析](https://blog.csdn.net/weixin_39574469/article/details/119736748)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}} ] [.reference_item]
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