selfAttentionLayer = transformerLayer(dModel,numHeads,'SelfAttentionDropout',dropoutRate,'Normalization','none','Name','self-attention'); feedForwardLayer = [ fullyConnectedLayer(dff,'Name','fc1') reluLayer('Name','relu') dropoutLayer(dropoutRate,'Name','dropout') fullyConnectedLayer(dModel,'Name','fc2') dropoutLayer(dropoutRate,'Name','dropout') ]; encoderLayer = layerGroup([selfAttentionLayer feedForwardLayer],'Name','encoder');做了几类分类

以上代码是一个 Transformer 模型的编码器层，包括了一个自注意力层和一个前馈神经网络层。这段代码可以用于各种任务，包括分类任务、序列到序列任务等等。具体来说，如果要用这个模型进行分类任务，可以在这个编码器层之后加上一个池化层和一个全连接层，最后连接一个 softmax 层进行分类。如果要进行序列到序列任务，可以把这个编码器层叠加多次作为编码器，再叠加多个解码器层进行解码。