transformer中的ffn是什么意思
时间: 2023-11-04 09:38:12 浏览: 40
在Transformer模型中,FFN代表“Feed Forward Network”,即前馈神经网络。它是Transformer中的一部分,用于处理每个位置的信息。FFN由两个线性变换和激活函数组成,通常是ReLU。它将每个位置的向量映射到一个更高维度的向量空间,以便更好地进行上下文理解和特征提取。在Transformer中,FFN被应用于每个位置的特征向量,以提高模型的性能。
相关问题
transformer中的FFN是什么
在Transformer中,FFN是指Feedforward网络,它是Transformer模型的一部分,用于对Transformer编码器和解码器中的每个位置进行非线性转换。FFN由两个线性变换(即两个全连接层)和一个激活函数组成,通常是ReLU(修正线性单元)或GELU(Gaussian Error Linear Units)。FFN的作用是使得Transformer模型能够学习更复杂的特征和抽象表示,从而提高模型的性能。
transformer的ffn是什么
在Transformer模型中,FFN是指Feed-Forward Network,即前馈神经网络。在每个Transformer编码器和解码器的子层中,FFN接受来自Self-Attention的向量作为输入,并经过两个线性变换和一个激活函数(通常是ReLU)后输出一个新的向量。FFN的作用是对输入进行非线性变换,增加模型的表达能力。同时,由于FFN的每个神经元之间是独立的,因此可以轻松地进行并行计算,加速模型的训练和推理过程。