人工智能学习：Transformer结构中的前馈全连接层

Transformer结构中的前馈全连接层

一、前馈全连接层介绍

        前馈全连接层（Feed-Forward Neural Network, FFN）是Transformer模型中用于进一步处理输入数据的一个核心组件，位于多头注意力机制（Multi-Head Attention）后面。它主要用于对每个位置的表示进行非线性转换，以增强模型的表达能力。

在Transformer模型中，前馈全连接层通常由两个线性变换层（全连接层）和一个非线性激活函数组成，其结构可以用以下公式表示：

​ \(FFN(x)=ReLU(xW_1+b_1)W_2+b_2\)

其中：

• \(x​\)：输入特征（形状为[batch_size, seq_len, d_model]）。
• \(W_1,b_1\)​​：第一层的权重矩阵和偏置。
• \(W_2,b_2​\)：第二层的权重矩阵和偏置。
• \(ReLU\)：激活函数（也可以是其他非线性函数，如\(GELU\)​）。

参数说明：

• 第一层将输入从d_model维度映射到d_ff维度（通常d_ff > d_model）。

• 第二层将d_ff维度映射回d_model维度。

作用：

• 非线性变换：通过激活函数（如ReLU或GELU）对数据进行非线性转换，使得模型能够表示复杂的函数映射，增强模型的表达能力。
• 提升维度：前馈层将输入的维度d_model扩展到更大的维度d_ff，再缩回d_model。这种升维-降维的操作，允许模型在更高维的空间中进行更丰富的特征学习。
• 位置独立性：前馈层是对每个位置的表示独立处理的，意味着它不会考虑序列中元素之间的位置关系，而是通过注意力机制来捕捉这些关系。因此，前馈层更专注于处理每个位置的特征变换。

二、代码实现

Python

# 前馈全连接层PositionwiseFeedForward实现思路分析
# 1 init函数    (self,    d_model, d_ff, dropout=0.1):