transformer fnn作用

Transformer中的FNN指的是Feedforward Neural Network，也就是前馈神经网络。在Transformer中，FNN被用于对每个位置的向量进行非线性变换，从而增强模型的表达能力。具体来说，FNN由两个线性变换和一个激活函数组成，其中第一个线性变换将输入向量映射到一个更高维度的空间，第二个线性变换将这个高维向量映射回原始维度，最后通过激活函数进行非线性变换。这个过程可以用以下公式表示：

$$\text{FFN}(x) = \max(0, xW_1 + b_1)W_2 + b_2$$

其中$x$表示输入向量，$W_1$和$b_1$表示第一个线性变换的权重矩阵和偏置向量，$W_2$和$b_2$表示第二个线性变换的权重矩阵和偏置向量。

通过使用FNN，Transformer可以在不增加模型参数数量的情况下增强模型的表达能力，从而提高模型的性能。