transformer和mlp的区别

Transformer和MLP的区别主要有两个方面：

1. 数据依赖：在MLP中，每个神经元的输出都是由输入的所有特征共同决定的，因此每个神经元的输出都对所有输入特征敏感。而在Transformer中，每个位置的输出只依赖于该位置之前的输入，因此每个位置的输出只对前面的输入敏感。

2. 加权矩阵：在MLP中，加权矩阵是固定的，而在Transformer中，加权矩阵是动态生成的，并且是根据输入的内容自适应地生成的。这使得Transformer能够更好地处理输入序列中的长距离依赖关系。

下面是一个使用PyTorch实现Transformer和MLP的例子：

import torch
import torch.nn as nn

# 定义MLP模型
class MLP(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(MLP, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(input_size, hidden_size)
        self.fc2 = nn.Linear(hidden_size, output_size)
    
    def forward(self, x):
        x = torch.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

# 定义Transformer模型
class Transformer(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(Transformer, self).__init__()
        self.encoder_layer = nn.TransformerEncoderLayer(d_model=input_size, nhead=1)
        self.transformer_encoder = nn.TransformerEncoder(self.encoder_layer, num_layers=1)
        self.fc = nn.Linear(input_size, output_size)
    
    def forward(self, x):
        x = self.transformer_encoder(x)
        x = torch.relu(self.fc(x))
        return x