transformer前馈神经网络

Transformer前馈神经网络是Transformer模型中的一部分。在Transformer中，前馈神经网络（Feed-Forward Neural Network）也被称为前馈子层（Feed-Forward Sublayer）。它是Transformer模型中每个编码器和解码器层的一个重要组成部分。

前馈神经网络由两个线性变换和一个非线性激活函数组成。具体而言，它接收来自上一层的输入向量，通过一个全连接的线性变换将其映射到一个中间维度的空间中，然后再通过另一个线性变换将其映射回原始维度。最后，一个非线性激活函数（通常是ReLU）被应用于每个元素，以增加模型的非线性能力。

在Transformer中，前馈神经网络被应用于每个位置编码的输出。这意味着对于输入序列中的每个位置，都会有一个独立的前馈神经网络来处理该位置的特征表示。这种设计使得模型可以并行计算，也提供了更高的灵活性和表达能力。

总之，Transformer前馈神经网络是一种用于处理位置编码的子层，它通过线性变换和非线性激活函数来增强模型的表达能力。它在Transformer模型中起到非常重要的作用，帮助模型捕捉输入序列中的局部依赖关系。