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多头注意力机制中全连接函数

在神经网络(特别是 Transformer 中的多头注意力机制)中,​​全连接函数(Fully Connected Layer, FC Layer)​​ 通常指的是一个线性变换层,即 nn.Linear 在 PyTorch 中的实现。它本质上是一个矩阵乘法加上偏置(bias)的操作,用于对输入数据进行线性变换。


​1. 全连接函数(nn.Linear)是什么?​

nn.Linear(d_model, d_model) 表示一个全连接层,它的功能是:

  • ​输入​​:一个形状为 [batch_size, seq_len, d_model] 的张量(在多头注意力中,query/key/value 的输入)。
  • ​操作​​:对输入进行线性变换,即 y = x @ W^T + b,其中:
    • W 是一个形状为 [d_model, d_model] 的权重矩阵。
    • b 是一个形状为 [d_model] 的偏置向量(可选)。
  • ​输出​​:形状仍为 [batch_size, seq_len, d_model] 的张量(因为输入和输
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