function [a,z] = feedforward(hidenActiFcn,outputActiFcn,weight,bias,nlayer,mini_batch_size,a,z) %FEEDFORWARD Return the output of the network % for in = 2:nlayer-1 w = weight{in}; b = bias{in}; ix = a{in-1}; %小技巧， iz = bsxfun(@plus,w*ix,b); a{in} = hidenActiFcn(iz); z{in} = iz; end w = weight{nlayer}; b = bias{nlayer}; ix = a{nlayer-1}; iz = bsxfun(@plus,w*ix,b); a{nlayer} = outputActiFcn(iz); z{nlayer} = iz; end

这是一个神经网络的前向传播函数，它将输入数据通过网络的各个层进行计算，最终得到输出结果。其中，hidenActiFcn和outputActiFcn分别是隐藏层和输出层的激活函数，weight和bias是各层的权重和偏置，nlayer是网络的层数，mini_batch_size是每次输入数据的批次，a和z是各层的激活值和加权和。

在函数中，循环遍历每个隐藏层，计算该层的激活值和加权和，然后将其作为下一层的输入。最后，计算输出层的激活值和加权和，得到最终的输出结果。值得注意的是，函数中使用了bsxfun函数进行矩阵运算，这是一种优化计算速度的技巧。

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iaa = 0; for ip = 1:max_iteration pos = randi(ntrain-mini_batch_size); x = x_train(:,pos+1:pos+mini_batch_size); y = y_train(:,pos+1:pos+mini_batch_size); %正向计算 a{1} = x; [a,z]=feedforward(@acti_relu,@acti_sigmoid,weight,bias,nlayer,mini_batch_size,a,z); [weight,bias] = SGD(@acti_relu_prime,@acti_sigmoid_prime,weight,bias,... nabla_weight,nabla_bias,nlayer,mini_batch_size,eta,a,z,y,lambda,ntrain); if mod(ip,rstep) == 0 iaa = iaa+1; accuracy(iaa) = evaluatemnist(@acti_relu,@acti_sigmoid,x_valid,y_valid,weight,bias,nlayer); plot(accuracy); title(['Accuracy:',num2str(accuracy(iaa))]); getframe; end end

这段代码是神经网络的训练过程，其中：

- iaa是记录准确率的数量，初始化为0；
- for循环进行max_iteration次迭代；
- pos是随机生成的样本起始位置，用于每次迭代中从训练集中随机选择mini_batch_size个样本；
- x和y分别是输入和输出样本，从训练集中选择；
- a{1}被初始化为x，然后通过神经网络的前向传播算法计算出每一层的激活值a和加权输入值z；
- 通过神经网络的反向传播算法，计算出每一层的权重和偏置项的梯度信息，并使用随机梯度下降算法更新权重和偏置项；
- 如果当前迭代次数是rstep的倍数，则记录当前的准确率，同时绘制准确率图像，并将准确率存入accuracy向量中。

class Transformer(nn.Module): def __init__(self, vocab_size: int, max_seq_len: int, embed_dim: int, hidden_dim: int, n_layer: int, n_head: int, ff_dim: int, embed_drop: float, hidden_drop: float): super().__init__() self.tok_embedding = nn.Embedding(vocab_size, embed_dim) self.pos_embedding = nn.Embedding(max_seq_len, embed_dim) layer = nn.TransformerEncoderLayer( d_model=hidden_dim, nhead=n_head, dim_feedforward=ff_dim, dropout=hidden_drop) self.encoder = nn.TransformerEncoder(layer, num_layers=n_layer) self.embed_dropout = nn.Dropout(embed_drop) self.linear1 = nn.Linear(embed_dim, hidden_dim) self.linear2 = nn.Linear(hidden_dim, embed_dim) def encode(self, x, mask): x = x.transpose(0, 1) x = self.encoder(x, src_key_padding_mask=mask) x = x.transpose(0, 1) return x

这是一段使用 PyTorch 实现的 Transformer 模型的代码，用于自然语言处理任务中的序列建模，例如文本分类、机器翻译等。

该模型的输入是一个词汇表大小为 `vocab_size`，最大序列长度为 `max_seq_len` 的词嵌入（embedding）矩阵，其中每个词嵌入的维度为 `embed_dim`。模型使用了 `n_layer` 层 TransformerEncoderLayer，每个 EncoderLayer 中包含了 `n_head` 个注意力头（self-attention）。每个 EncoderLayer 的隐藏层大小为 `hidden_dim`，Feedforward 层的大小为 `ff_dim`，并在每个 EncoderLayer 后应用了一个 `hidden_drop` 的 Dropout。在模型的输入层和第一个 EncoderLayer 之间，使用了一个 `embed_drop` 的 Dropout。

在 forward 方法中，输入的 `x` 是一个形状为 `(batch_size, seq_len)` 的整数张量，表示一个批次中的多个序列。`mask` 是一个形状为 `(batch_size, seq_len)` 的布尔型张量，用于指示哪些位置是填充值，需要被屏蔽。在 encode 方法中，模型首先将输入的 `x` 转置为 `(seq_len, batch_size)` 的形状，然后将其输入到 TransformerEncoder 中进行编码。最后，将编码结果再次转置为 `(batch_size, seq_len)` 的形状并返回。