原始的 Transformer 有残差吗？

原始的 Transformer 模型确实使用了残差连接。这种连接是通过在每个子层之后添加一个残差路径来实现的，即将子层的输入与子层输出相加。这有助于提高模型的训练和优化能力，减轻梯度消失的问题，并使模型更容易学习长距离依赖关系。残差连接是 Transformer 模型中的关键组成部分，也是其成功的重要因素之一。

相关问题

讲一下 Transformer 的 Encoder 模块？

Transformer 的 Encoder 模块是由多个相同的层堆叠而成的，每个层包含两个子层：Multi-Head Attention 和 Feed Forward Neural Network。同时，每个子层还有一个残差连接和一个 Layer Normalization 操作。

Multi-Head Attention 子层包含了多个（通常是8个）注意力头，每个头都可以学习到不同的注意力分布，从而可以更好地处理不同类型的语义信息。它接收到三个输入：查询向量 Q、键向量 K 和值向量 V。它首先计算 Q 和 K 的点积，然后除以一个缩放系数，再进行 softmax 归一化，得到注意力分布，最后将注意力分布与值向量 V 相乘，得到输出。

Feed Forward Neural Network 子层是一个全连接网络，它对 Multi-Head Attention 的输出进行非线性转换。它包含两层线性转换，中间有一个 ReLU 激活函数。这个子层的作用是对每个位置的特征进行独立的转换，从而增强模型的表达能力。

残差连接的作用是保留原始输入的信息，使得模型更容易学习到输入和输出之间的映射关系。Layer Normalization 则是对每个层的输出进行归一化操作，使得模型更加稳定和鲁棒。

transformer中的残差连接

在Transformer模型中，残差连接是一种特殊的连接方式，用于在深层网络中传递信息和缓解梯度消失的问题。该连接将输入添加到每个子层的输出上，使得网络可以直接学习原始输入的表示。这样做的好处是可以更好地保留输入的信息，减轻网络的训练负担，并提高模型的性能。

具体来说，在Transformer的编码器和解码器中，残差连接被应用于每个子层。在编码器中，每个子层包括一个多头自注意力机制和一个前馈神经网络。在解码器中，除了这两个子层外，还有一个多头注意力机制用于关注编码器的输出。

在每个子层中，残差连接将子层的输出与其输入相加，并在相加后进行归一化处理。这种残差连接使得网络可以更容易地学习输入的表示，并通过层规范化（Layer Normalization）处理来保证网络的稳定性。

总之，Transformer中的残差连接是一种在深层网络中传递信息和缓解梯度消失问题的连接方式，通过将输入添加到子层的输出上，提高模型的性能和训练效果。