transformer编码器中的自注意力层和前馈神经网络的结构

Transformer编码器是由多个相同的模块堆叠而成的，其中每个模块由两个子层组成：自注意力层和前馈神经网络层。

自注意力层是Transformer的核心部分之一，其主要作用是学习输入序列中不同位置之间的依赖关系。自注意力层接收输入序列和其自身的副本作为输入，通过计算输入序列中每个位置与其他位置的相对重要性，从而为每个位置生成一个新的表示。自注意力层的计算过程可以分为三个步骤：

1. 计算注意力权重：首先，通过将输入序列与其自身进行点积操作，计算出每个位置与其他位置之间的相似度（也称为注意力分数）。然后，通过对分数进行归一化，得到每个位置与其他位置之间的注意力权重。

2. 加权求和：接下来，将每个位置的表示向量乘以其对应的注意力权重，然后对所有加权的表示向量进行求和，从而得到该位置的新表示。

3. 多头注意力：为了增强模型的表达能力，自注意力层通常会使用多个注意力头（通常为8或16个），并在每个头中学习不同的注意力权重。最终，将所有注意力头得到的表示向量拼接在一起，生成最终的输出。

前馈神经网络层是另一个重要的组成部分，其主要作用是对自注意力层生成的表示向量进行非线性变换，从而进一步提升模型的表达能力。前馈神经网络层由两层全连接层组成，其中第一层使用ReLU激活函数，第二层则不使用激活函数。前馈神经网络层可以看作是对每个位置上的表示向量进行独立的变换，因此可以在保持位置之间的独立性的同时，对不同位置上的特征进行更加复杂的建模。