Transformer block

Transformer block 是 Transformer 模型的核心组成部分之一。它由多个子层组成，包括自注意力层（self-attention layer）和前馈神经网络层（feed-forward neural network layer）。

在自注意力层中，每个输入向量都会与自身进行注意力计算，以获得输入序列中不同位置之间的依赖关系。这种注意力机制能够捕捉到输入序列中的上下文信息，并且实现了位置无关的编码。自注意力层的输出是输入向量的线性组合，其中的权重是通过计算输入向量与所有其他位置向量的相似度得到的。

前馈神经网络层是一个全连接的前馈神经网络，它将自注意力层的输出作为输入，并通过多层感知机来进行非线性变换。这一层在每个位置上对输入进行独立处理，从而更好地捕捉到局部特征。

通过多个 Transformer block 的堆叠，模型能够逐渐从输入中提取出更高级别的特征表示，实现更准确的预测或生成任务。Transformer block 在自然语言处理任务中得到广泛应用，例如机器翻译、文本摘要、语言模型等。

相关问题

TransformerBlock

TransformerBlock 是指在BERT中的一个组件，它是BERT模型中的Encoder的基本单元。TransformerBlock实际上是Transformer模型的一个组成部分，它用于将输入序列进行编码。Transformer模型是一个序列到序列(Seq2seq)模型，可以用于各种自然语言处理任务。TransformerBlock的主要特点是具有线性复杂度的特征向量维度和序列计算的并行化能力。它通过注意力机制来捕捉输入序列中不同位置之间的关系，并通过多层神经网络进行非线性变换。在BERT中，TransformerBlock被重复堆叠多次以构建Encoder层，以便对输入序列进行多层次的表示学习。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [Transformer](https://blog.csdn.net/qq_37774399/article/details/119602984)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [transformer:应用于时间序列的 Transformer 模型（最初来自 Attention is All You Need）的实现](https://download.csdn.net/download/weixin_42131705/19209947)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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transformer block

Transformer的block是指在Transformer模型中的一个基本单元，用于处理输入向量序列。一个block由多个layer组成，每个layer都有自己的功能。在Encoder中，一个block通常包括Multi-head Self-attention和Feed Forward Network两个主要的层。Multi-head Self-attention用于对输入序列进行注意力计算，而Feed Forward Network则用于对注意力计算的结果进行进一步的处理。[1]

在Transformer中，block的输入和输出之间采用了残差连接和Layer Normalization。残差连接将Self-attention的输出和原始输入相加，以保留原始输入的信息。Layer Normalization则对输出向量进行归一化处理，使得各个元素的均值为0，标准差为1。[2]

在Decoder和Encoder相连的部分，也就是Cross Attention部分，它接受Encoder的输入，并在计算注意力时同时考虑自身和Encoder的信息。这个过程可以帮助Decoder更好地理解输入序列并生成准确的输出。[3]

总结起来，Transformer的block是由多个layer组成的基本单元，用于处理输入序列。它包括Multi-head Self-attention和Feed Forward Network两个主要层，并采用残差连接和Layer Normalization来保留和处理输入信息。在Decoder和Encoder相连的部分，通过Cross Attention来同时考虑自身和Encoder的信息。