transformer中的feed forward
时间: 2023-06-05 08:47:25 浏览: 749
transformer中的feed forward是指模型中的前馈网络,用于对每个序列位置的特征进行非线性变换,提高模型的表达能力。该前馈网络包含一个全连接层和两个激活函数,使得模型能够更好地捕捉序列中的上下文信息。在transformer中,feed forward层和多头注意力层是两个并行的模块,用于提高模型的效果和效率。
相关问题
transformer中feed forward和add&norm怎么称呼
在Transformer模型中,Feed Forward和Add&Norm都是Transformer的基本组成部分,它们各自有专门的称呼。
- Feed Forward在Transformer中被称为“Transformer Encoder中的前馈神经网络(Transformer Encoder Feed-Forward Neural Network)”或简称为“Transformer前馈层(Transformer Feed-Forward Layer)”。它是由两个线性层和一个激活函数组成的,用于对位置编码后的向量进行非线性变换,以增强模型的表达能力。
- Add&Norm被称为“残差连接(Residual Connection)和层归一化(Layer Normalization)”。它是一种正则化方法,用于加速模型的训练和提高模型的泛化能力。Residual Connection是指将输入的向量与通过前馈层处理后的向量相加,以保留输入的信息。Layer Normalization是指对每个样本的每个特征进行归一化,以避免内部协变量位移的问题。通过Add&Norm,Transformer模型可以在不损失精度的情况下加速收敛并提高泛化能力。
Depthwise Feed-Forward Network
深 feed-forward 网络(Depthwise Feed-Forward Network)是一种在自然语言处理任务中广泛应用的神经网络结构。它是基于 Transformer 模型的一个改进版本,旨在提高模型的计算效率。
传统的 Transformer 模型由多层自注意力(self-attention)机制和前馈神经网络(feed-forward network)组成。而深度 feed-forward 网络则对前馈神经网络进行了改进。它将传统的全连接层替换为深度可分离卷积层(depthwise separable convolutional layer)和逐元素的前馈神经网络。
深度可分离卷积层由一个深度卷积(depthwise convolution)和一个逐元素的1x1卷积(pointwise convolution)组成。它能够减少计算量,同时保持模型的表达能力。
在深度 feed-forward 网络中,深度可分离卷积层用于替代全连接层,以提高计算效率。这样可以减少参数量和运算量,从而加速模型的训练和推理过程。同时,逐元素的前馈神经网络用于捕捉局部特征,增强模型的表示能力。
通过引入深度可分离卷积层和逐元素的前馈神经网络,深度 feed-forward 网络在保持较高性能的同时,具有更高的计算效率。这使得它成为处理大规模自然语言处理任务的一种有效模型结构。