前馈神经网络层(Feed-Forward Neural Network Layer),简称FFN层,是神经网络中的一种基本层结构,尤其在Transformer模型中扮演着重要角色。以下是对前馈神经网络层的详细解析: 一、基本结构 前馈神经网络层通常由多个神经元组成,这些神经元以层级的方式排列,形成输入层、隐藏层(可以有一个或多个)和输出层。每一层的神...
4.9 FFN feed forward network 前馈神经网络 06:00 4.10 Transformer 编码器结构回看 03:12 4.11 位置编码 positional encoding 09:14 4.12 解码器:掩码自注意力 04:37 4.13 编解码器通信 cross attention 04:35 4.14 Transformer整体结构回顾 07:13 4.15 为什么attention是all you need 13:43 4.16 ...
进入FFN（Feed- Forward Network）变成了n*2048进行每个单词各个维度之间的特征交互，FFN输出n*d_{model...
5.每个编码器由两个子层组成:Self-Attention 层(自注意力层)和 Position-wise Feed Forward Network(FFN) 6.每个编码器的结构都是相同的,但是它们使用不同的权重参数。 7.编码器的输入会先流入 Self-Attention 层。它可以让编码器在对特定词进行编码时使用输入句子中的其他词的信息(可以理解为:当我们翻译一个...
对于CNN结构，由于其依靠类似窗口机制般的卷积核，进行特征提取，其局部性较强，不太好捕捉到长程的关系...