Transformer模型中Feed Forward的介绍
时间: 2024-05-20 13:12:55 浏览: 11
在Transformer模型中,Feed Forward层是指一个两层的全连接神经网络,它是在每个Transformer的Encoder和Decoder中应用的。其作用是对经过Self-Attention处理后的特征向量进行进一步的非线性变换,以增强模型的表达能力。
Feed Forward层的输入是Self-Attention处理后的特征向量,在该层中,每个特征向量都会被分别送入两个全连接层中进行处理,其中第一个全连接层的输出会经过激活函数(一般为ReLU)进行激活,然后将其作为第二个全连接层的输入,最终输出该特征向量的新表示。
Feed Forward层的参数是需要被训练的,它们会在训练过程中通过反向传播来更新。在Transformer模型中,Feed Forward层的参数量相对较少,因此可以在计算效率和模型表现之间找到一个平衡点。
相关问题
transformer中的feed forward
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。
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。
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