它主要的作用是在每个编码器和解码器层之间添加非线性映射,以增强模型的表达能力。 具体来说,feed forward模块接收来自上一层的输出,将其通过一个全连接层进行线性变换,再经过一个激活函数(例如ReLU),最后输出非线性映射结果。这个过程可以看作是一种特定的映射函数,它能够将输入数据从一个空间映射到另一个更高...
所以FeedForward的作用是:通过线性变换,先将数据映射到高纬度的空间再映射到低纬度的空间,提取了更深层次的特征。如图: FeedForward的计算公式如下: 2.6 Decode模块 如上已经介绍完毕一个编码器的结构,论文中将6个相同的编码器堆叠在一起就构成了编码模块。如下图是2个编码器堆叠在一起的形式。 3 Decoder层 Decode...
Feed-Forward Network在Transformer Encoder中起到了特征变换、增加模型复杂度、提高模型容量等多重作用。 FFN通过引入非线性激活函数,有助于缓解梯度消失问题,并提升模型的泛化能力。 在Transformer Encoder中,FFN与其他组件协同工作,可以优化模型性能并实现特征融合。 FFN的灵活性和通用性使得Transformer模型适用于多种NLP...
激活函数可以使得数值较大的部分得到加强,数值较小的部分进行抑制,从而使得相关部分表达更好。 同时,在Attention机制后面加了LayerNorm使得数值都标准化到了激活函数的作用区域,让Relu更好地发挥作用。 最后,Feed Forward层先将数据从低维(512维)映射到高维空间(2048维)再映射回低维(512维),可以学习到更加抽象的特征...
Transformer是一种用于自然语言处理领域的深度学习模型,它由Encoder和Decoder组成。其中,前馈神经网络(Feed-Forward Neural Network)是Transformer中的一部分,它在模型中起到重要的作用。在本文中,我们将介绍Transformer的前馈神经网络的用途以及具体实现步骤。 Transformer模型的流程 ...
3.2 Feed Forward前馈网络 3.3 Mask Multi-head Attention掩码多头注意力 3.4 Transformer的嵌入层 3.5 位置编码 4 为什么用自注意力 4.1 实验和结果 5 总结 参考资料 1从RNN开始谈起 机器翻译,就是将某种语言的一段文字翻译成另一段文字。由于翻译没有唯一的正确答案,用准确率来衡量一个机器翻译算法并不合适。因...
2. 解码器:一般有三个子层:包含自注意力层self-attention,前馈层 feed-forward,编码器-解码器注意力层 Decoder-Encoder self attention。 3. 每个编码器和解码器都有独属于本层的一组权重。 注意,编码器与解码器的自注意力层self-attention、前馈层feed-forward,以及解码器中的编码器-解码器注意力层Decoder-Enco...
关于Transformer中feed forward layer理解 今天记录一下个人关于Transformer中前馈神经网络(FFN)的一点理解。 第一点,我们知道,FFN之前是有一个多头注意力机制的模块。我们可以想想一下,如果这个模块直接输出,不经过FFN层会发生什么,要知道多头注意力(MH)是没有激活函数的,那么最后只有一个结果,那就是很多头的输出就...
除了self-attention这里做残差连接外,feed forward那个地方也需要残差连接,公式类似: Xhidden=Xfeedforward+XhiddenX_{hidden}=X_{feed_forward}+X_{hidden} Xhidden=Xfeedforward+Xhidden 3.2.6 Layer Normalization Layer Normalization 的作用是把神经网络中隐藏层归一为标准正态分布,也就是独立同分布,以起到加快...
transformer中的norm？使用Layer Norm，而非Batch Norm，原因在于序列问题中，不同样本长度不同，基于单样本的统计信息难以反映全局分布，Layer Norm在单词维度间进行规范化。Decoder中的Q、K、V计算？Q由第一个mask自注意力机制输出，随block变化；K、V由Encoder编码信息得到，不随block变化。Encoder、...