如何理解 Transformers 中 FFNs 的作用？
2023-10-30 阅读 59
在Transformers模型中，FFN（Feed-Forward Network）是一种前馈神经网络，它被用于处理每个位置的隐藏表示。它是Transformer模型中的一个重要组成部分，有助于提高模型的表达能力和学习能力。
FFN的作用是对每个位置的隐藏表示进行非线性变换。它由两个线性层和一个非线性激活函数组成。第一个线性层将输入的隐藏表示映射到一个更高维度的中间表示空间，然后通过非线性激活函数进行激活。第二个线性层将中间表示映射回原始的隐藏表示维度。这个过程可以看作是一个从低维空间到高维空间的映射，再从高维空间到低维空间的映射的过程。
通过引入FFN，Transformer模型可以引入更多的非线性变换，从而增强模型的表达能力。FFN可以学习到不同位置之间的依赖关系，并捕捉到输入序列中的更复杂的模式。此外，FFN还可以帮助模型更好地适应不同任务和输入数据的特点，提高模型的泛化能力。
总而言之，FFN在Transformers模型中的作用是通过非线性变换增强模型的表达能力，捕捉输入序列中的更复杂的模式，并提高模型的泛化能力。
更新于 2023年10月31日
