transformer中的前馈神经网络和自注意力的网络结构

Transformer模型中包含两个重要的网络结构：前馈神经网络和自注意力网络。

前馈神经网络（Feedforward Neural Network）是Transformer中每个Encoder和Decoder层中的一部分。它由两个线性变换和一个非线性变换组成，其中两个线性变换使用ReLU激活函数进行连接。前馈神经网络的作用是对每个位置的特征进行映射和转换，从而提高模型的表现力和泛化能力。

自注意力（Self-Attention）网络是Transformer模型的核心部分。它将输入序列中的每个位置映射到一个向量表示，并且在该向量表示上计算相似度得分。通过这种方式，模型可以自我关注和学习输入序列中不同位置之间的依赖关系。自注意力网络分为三个步骤：计算注意力权重、加权求和和多头机制。

在计算注意力权重时，模型使用查询向量、键向量和值向量来计算每个位置的注意力分数。在加权求和步骤中，模型将注意力权重与值向量相乘并加权求和，从而获得每个位置的向量表示。在多头机制中，模型使用多个注意力头来学习不同的依赖关系，并将它们拼接在一起得到最终的自注意力表示。