transformer中的ffn是什么意思

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。

transformer中FFN

Transformer中的FFN（Feed Forward Network）是一种全连接层网络，它在Transformer模型中起到了关键的作用，尤其是在自注意力层之后用于增强模型的表达能力。FFN通常包含两部分：

1. **线性变换**（Linear Projections）：首先对输入特征进行一次线性变换，将原始的d_model维向量映射到一个更深的隐藏维度（通常称为d_ff），这一步相当于一个前馈过程，增加了模型处理复杂序列的能力。

2. **激活函数**（Activation Function）：接着应用一种非线性的激活函数，如ReLU（Rectified Linear Unit）或者GELU（Gaussian Error Linear Unit）。这个步骤引入了非线性，使得模型能够学习更复杂的模式。

3. **另一个线性变换**：最后再将隐藏维度变回到原始的d_model维度，通过这次缩放回原空间，保留了原始信息的同时也利用了深层网络的学习能力。

FFN层的设计允许Transformer模型在处理长距离依赖时保持高效，因为它减少了对自注意力机制的完全依赖，并且由于其简单的结构，计算成本相对较低。