本节将介绍前馈层(Feed-Forward layer),这是大多数深度学习架构中的基础元素。在有关深度学习的常见话题交流时,一般都会强调它们在构造 Transformer 架构中的重要作用。 原论文中的图片[1] 前馈全连接层(feed-forward linear layer)基本上就是一堆神经元,每个神经元都与其他神经元相连接。请看下图,其中a、b、c和...
每层的FF是由多个key-value组合而成,然后结合残差连接对每层的结果进行细化,最终产生模型的预测结果。 2. Feed-Forward Layers as Unnormalized Key-Value Memories FF层:Transformer主要是由self-attention和feed-forward层组成。令 x∈Rd是一个向量,可以看作self-attention层的输出,那么可以将FF层表示为: FF(x)...
arXiv'22-(神经元分区)MoEfication: Transformer Feed-forward Layers are Mixtures of Experts 标题:MoEfication:Transformer前馈层是多个Expert的组合 编者的总结: 本文提出前馈神经网络有功能分区的概念,即对于某一个输入,只有一部分神经元被激活,大部分神经元静默摸鱼。 因此提出聚类方法,本质上是预测对于某个输入x,...
可逆层(Reversible layer),这个东西最早是 Gomez 等人引入的,在整个模型中启用单个副本,所以 N factor 就消失了; 在前馈层(feed-forward layer)分开激活和分块处理,消除 d_ff factor,节省前馈层的内存; 基于局部敏感哈希(locality-sensitive hashing,LSH)的近似注意力计算,让注意力层的 O(L2) 因子替代 O(L) ...
Transformer Feed-Forward Layers Are Key-Value Memories 本文将讨论第一篇论文所引发的思考（第一篇论文的详细解读可以参考这里[1]），再对第二篇论文的实验和方法进行梳理总结。同时基于第二篇论文，北京大学和微软的几位学者也发表了相关的论文论述了如何寻找transformer模型里的知识神经元的一些方法，感兴趣的同僚...
接下来我们看看Transformer的一个核心特性,在这里输入序列中每个位置的单词都有自己独特的路径流入编码器。在自注意力层中,这些路径之间存在依赖关系。而前馈(feed-forward)层没有这些依赖关系。因此在前馈(feed-forward)层时可以并行执行各种路径。 位置编码操作: ...
编码器:一般有两个子层:包含自注意力层self-attention,用于计算序列中不同词之间的关系;同时包含一个前馈层feed-forward。 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。
《Beyond Self-attention: External Attention using Two Linear Layers for Visual Tasks》 - 清华大学 《RepMLP: Re-parameterizing Convolutions into Fully-connected Layers for Image Recognition》清华大学软件学院 《Do You Even Need Attention? A Stack of Feed-Forward Layers Does Surprisingly Well on Image...
前馈神经网络 ffn_output = self.feed_forward(out2) ffn_output = self.dropout(ffn_output) out3 = self.layernorm3(out2 + ffn_output) return out3class TransformerDecoder(nn.Module): def __init__(self, d_model, num_heads, d_ff, num_layers, dropout): super(Transformer...
在下面这篇文章中，「Transformer Feed-Forward Layers Are Key-Value Memories」，就提出了类似的概念。