Transformer模型凭借其高效并行计算的特性,已经在自然语言处理领域取得了显著成果。Transformer的核心由多层自注意力机制和前馈神经网络(Feed-Forward Neural Network, FFN)组成。前馈神经网络在Transformer块中负责对每个位置的特征进行非线性转换,本文将详细描述Transformer中的前馈神经网络的结构、所用激活函数及其优缺点。
在Transformer中,每个位置的输入首先经过多头自注意力机制进行信息融合,之后再由前馈神经网络对信息进行独立的非线性映射。前馈神经网络由两层全连接层(Linear Layer)组成,并在两层之间使用激活函数。具体计算公式如下:
其中:
这种两层结构的前馈网络对输入数据逐位置地独立计算输出,并没有跨位置的信息交互,但依然增强了特征的表达性。
Transformer中的前馈神经网络通常使用ReLU激活函数,即:
以下是使用PyTorch实现Transformer中前馈神经网络的代码:
pythonimport torch
import torch.nn as nn
class FeedForwardNetwork(nn.Module):
def __init__(self, d_model, d_ff):
super(FeedForwardNetwork, self).__init__()
# 定义两层全连接层和ReLU激活函数
self.fc1 = nn.Linear(d_model, d_ff)
self.relu = nn.ReLU()
self.fc2 = nn.Linear(d_ff, d_model)
def forward(self, x):
# 前向传播:FC1 -> ReLU -> FC2
out = self.fc1(x)
out = self.relu(out)
out = self.fc2(out)
return out
# 示例参数
d_model = 512
d_ff = 2048
# 初始化FFN
ffn = FeedForwardNetwork(d_model, d_ff)
input_tensor = torch.rand(64, 10, d_model) # batch_size=64, seq_len=10, d_model=512
# 前向传播
output = ffn(input_tensor)
print(output.shape) # 输出形状应为 (64, 10, 512)
Transformer中的前馈神经网络结构简单但非常有效,利用两层全连接层与ReLU激活函数对输入特征进行非线性变换。虽然其独立计算的特性在跨位置信息交互上有所局限,但借助并行化优势,大大提升了模型计算效率和训练速度。ReLU激活函数在前馈神经网络中增强了特征的非线性表达能力,使Transformer能够更好地处理复杂的特征信息,从而在各类NLP任务中取得出色表现。
本文作者:Dong
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