Transformer模块如果不设置激活函数可能会出现什么问题？

在Transformer模块中，每个多头注意力子层和每个前馈全连接子层都会使用激活函数。如果不设置激活函数，可能会导致以下问题：

1. 模型无法学习非线性特征：激活函数是非线性的，如果没有激活函数，模型将只能学习到线性特征，无法学习到更复杂的非线性特征。

2. 模型可能会过拟合：在没有激活函数的情况下，模型的复杂度将大大降低，因此可能会导致过拟合。

3. 模型可能会出现梯度消失或梯度爆炸问题：如果没有激活函数，子层的输出将会非常大或非常小，这可能会导致梯度爆炸或梯度消失的问题。

因此，为了确保模型的学习能力和稳定性，Transformer模块中的每个子层都应该使用合适的激活函数。

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代码模块

Transformer是一种深度学习模型，主要用于处理序列数据，尤其是在自然语言处理领域，如机器翻译、文本分类等任务上表现出色。其核心组成部分包括以下几个关键代码模块：

1. **自注意力层（Self-Attention Layer）**：这是Transformer架构的核心部分，通过计算每个位置的输入与所有其他位置之间的相似度，生成一个加权的表示。这通常涉及三个矩阵操作：查询（Q）、键（K）和值（V），并通过softmax函数进行归一化。

def self_attention(Q, K, V):
    similarity = torch.matmul(Q, K.transpose(-2, -1)) / sqrt(K.shape[-1])
    attention_weights = softmax(similarity, dim=-1)
    output = torch.matmul(attention_weights, V)
    return output

2. **前馈神经网络（Feedforward Network）**：每层自注意力之后，通常会有一个前馈网络用于进一步处理上下文信息。它通常包含两层线性变换，中间加上ReLU激活。

def feed_forward(x):
    x = torch.relu(torch.Linear(x.size(-1), hidden_dim)(x))
    x = torch.Linear(hidden_dim, x.size(-1))(x)
    return x

3. **位置编码（Positional Encoding）**：为了捕捉序列的顺序信息，Transformer引入了固定或可学习的位置编码机制，将其添加到原始词向量中。

4. **堆叠和残差连接（Stacking and Residual Connections）**：多个自注意力和前馈网络层串联在一起，并通过残差连接（skip connection）保证信息流动，增强了模型的训练效果。

class TransformerBlock(nn.Module):
    def __init__(self, ...):
        super().__init__()
        self.self_attn = ...
        self.ffn = ...

    def forward(self, x):
        residual = x
        x = self.self_attn(x) + residual
        x = self.ffn(x) + x  # Residual connections
        return x