transformer中的FFN是什么
时间: 2023-11-04 10:55:25 浏览: 56
在Transformer中,FFN是指Feedforward网络,它是Transformer模型的一部分,用于对Transformer编码器和解码器中的每个位置进行非线性转换。FFN由两个线性变换(即两个全连接层)和一个激活函数组成,通常是ReLU(修正线性单元)或GELU(Gaussian Error Linear Units)。FFN的作用是使得Transformer模型能够学习更复杂的特征和抽象表示,从而提高模型的性能。
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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。
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FFN是Transformer模型中的一种组件,全称为Feed-Forward Network,即前向神经网络。它是由两个线性变换和一个非线性激活函数组成的神经网络,用于对Transformer模型中的每个位置进行非线性变换。在Transformer模型中,FFN通常被用来作为编码器和解码器的中间层,用于加强模型的表示能力和捕捉更复杂的语言结构。