Transformer论文详解，论文完整翻译（七）第三章 模型结构（四）3.3 位置相关的前馈神经网络除了子层的attention之外，每个encoder和decoder层包括了一个全连接前馈网络，每个网络在每个位置中是单独并且相同的。网络包括了两个线性转换和一个ReLU激活函数。3.4 Embedding和Softmax与其他序列转换模型相似，我们使用学习embedding的方法将输入和输出to
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2024-03-09 20:57:04
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前馈神经网络前馈神经网络（Feedforward Neural Network）是深度学习的基础，本文将全面介绍前馈神经网络的相关知识点。一、前馈神经网络介绍前馈神经网络是一种最简单的神经网络结构，它由输入层、若干个隐藏层和输出层组成，信息流只能从输入层 -> 隐藏层 -> 输出层单向传递，不会出现反馈。前馈神经网络常用于分类、回归等任务中，其中分类任务最为常见。我们以分类任务为例进行
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2023-08-08 08:23:25
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1. 网络架构整个网络由2个部分组成，一个Encoders和一个Decoders，每个Encoders中分别由6个Encoder组成，而每个Decoders中同样也是由6个Decoder组成，如下图所示 对于Encoders中的每一个Encoder，他们结构都是相同的，但是并不会共享权值。每层Encoder有2个部分组成，如图1.2所示。每个Encoder的输入首先会通过一个self-attent
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2023-08-16 16:23:38
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深度学习深度学习是机器学习的分支，也就是神经网络。称之为 深度 因为有很多连接在一起的神经层。前馈网络前馈神经网络是指单元之间不形成循环的人工神经网络。因此，它不同于递归神经网络。 前馈神经网络是设计出来的第一个也是最简单的一类人工神经网络。在这个网络中，信息只向一个方向移动，从输入节点，通过隐藏节点(如果有的话)，再到输出节点。网络中没有循环。前馈神经网络是一个人工神经网
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2023-08-08 08:22:44
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Transformer深入理解（持续更新）编码器：原文是6个编码器堆叠（数字6没有什么神奇之处，你也可以尝试其他数字）解码组件部分也是由相同数量（与编码器对应）的解码器（decoder）组成的。所有的编码器在结构上都是相同的，但它们没有共享参数。每个编、解码器都可以分解成两个子层：自注意力层和前馈神经网络，我们首先将每个输入单词通过词嵌入算法转换为词向量，每个单词都被嵌入为512维的向量将输入序列
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2023-08-13 20:44:56
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部分内容来自于网络教程，如有侵权请联系本人删除相关内容：1.前馈全连接层在Transformer中前馈全连接层就是具有两层线性层的全连接网络。作用：注意力记住可能对复杂过程的拟合程度不够，通过增加两层网络来增强模型的能力。前馈全连接层的代码分析# 前馈全连接网络
class PositionwiseFeedForward(nn.Module):
def __init__(self, d_m
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2023-11-07 21:49:42
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1. Transformer简单介绍下答：Transformer是一种由编码模块和解码模块组成的深度神经网络，它主要基于自注意力机制，具有几个相同结构的编码器/解码器，每个编码器由自注意力机制和前馈神经网络组成，而每个解码器由自注意力机制、编码解码器注意力和前馈神经网络组成（如下图所示）。在编码模块，编码器的自注意力机制首先将输入向量转换成三个不同的向量，即查询向量 、关键向量 、值向量 ，然后由
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2023-10-20 21:31:31
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介绍Transformer 是一种基于 encoder-decoder 结构的模型,模型结构如下图所示，在encoder中主要有Multi-Headed Attention和前馈神经网络层组成，decoder 中主要有Multi-Headed Attention、前馈神经网络层和Masked Multi-Headed Attention组成。 在 Encoder 中，Input 经过 embedd
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2023-08-26 15:16:00
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分为编码和解码两个过程 selef-attention就是拆解对照表，计算各个零部件的权重，标明互相间的关系。 前馈网络就是根据这些权重变一次形状。 decoder除了self-attention和前馈网络还多了一层，encoder-decoder attention。 encoder-decoder attention作用就是在组装的时候，不光要考虑自己，还要兼顾拆解时候的整体信息。 落实到机
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2023-10-10 21:24:25
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Transformer，抛弃了以往深度学习任务里面使用到的 CNN 和 RNN ，目前大热的Bert就是基于Transformer构建的，这个模型广泛应用于NLP领域，例如机器翻译，问答系统，文本摘要和语音识别等等方向。 Transformer总体结构和Attention模型一样，Transformer模型中也采用了 encoer-decoder 架构。但其结构相比于Attention更
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2023-07-31 23:55:46
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本人半路出家，得空从头到尾看了深度学习进阶（自然语言处理）这本书。书中详细介绍了（1）前馈神经网络（2）单词的分布式表示（3）RNN（4）lstm（5）attention（6）transformer（7）seq2seq，整体我将详细的分为7个模块一一介绍。（1）前馈神经网络是我们比较熟悉的神经网络，具体的计算方法相信大家也比较熟悉，即wx+b。具体参见后续添加具体博客网页。（2）自然语言无法直接输
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2023-09-27 13:08:58
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！目录前言 ?一、Transformer 整体结构 ?二、编码器：Encoder 2.1输入2.1.1词嵌入：Word Embedding层2.1.2位置编码器：Position Embedding层 2.2注意力机制2.2.1自注意力机制：Self-Attention2.2.2多头注意力机制：Multi-Head Attention2.3残差连接
Transformer结构Transformer模型中采用了 encoer-decoder 架构encoder，包含self-attention层和前馈神经网络，self-attention能帮助当前节点不仅仅只关注当前的词，从而能获取到上下文的语义。decoder在这两层中间还有一层attention层，帮助当前节点获取到当前需要关注的重点内容。Encoder层结构工作流程：
数据输入进行emb
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2023-07-03 13:55:45
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全连接前馈网络 Fully Connect Feedforward Network 是最常见的神经网络连接方式，也可以叫做多层感知机模型 Multi-layer Perceptrondefine a set of functions 当一个神经网络的结构确定了的时候，这个模型所对应的函数集合也就确定了。不同的参数对应着集合里不同的函数goodness of function 即我们需要根据具体的问
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2023-12-25 10:46:22
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Transformer总体框架：1、EncoderEncoder由 6 层组成，每一层包括两个子层：第一层 multi-head self-attention 层（8个heads），第二层是一个简单的全连接前馈网络。在每个子层后都接了一个残差连接以及归一化self-attention模块why？问题很明显，如果用同样的word2vec，表示词向量，那么下图中的it就是同样的词向量，但是我们代入句子
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2024-01-02 22:30:37
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Transformer是一种用于自然语言处理和机器翻译等任务的非常强大的模型。其中一个重要组件是前馈神经网络（Feedforward Neural Network，简称FFN），它在Transformer的编码器和解码器中都有应用。
前馈神经网络是一种基于多层感知机的网络结构，由多个全连接层组成，每层之间通过激活函数进行连接。在Transformer中，前馈神经网络主要用于对输入序列进行非线性映
原创
2024-02-02 09:47:17
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一、Transformer变换器模型 Transformer模型的编码器是由6个完全相同的层堆叠而成，每一层有两个子层 。 第一个子层是多头自注意力机制层,第二个子层是由一一个简单的、按逐个位置进行全连接的前馈神经网络。在两个子层之间通过残差网络结构进行连接，后接一一个层正则化层。可以得出,每一一个子层的输出通过公式可以表示为LayerNorm(x + Sublaye
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2023-10-18 23:07:07
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神经网络与深度学习day05-前馈神经网络前言一、神经元简介1.1 净活性值1.2 激活函数1.2.1 Sigmoid函数和Tanh函数1.2.2 ReLU 函数1.2.3（选做）其他函数二、基于前馈神经网络的二分类任务2.1 数据集构建2.2 模型构建2.2.1 线性层算子2.2.2 Logistic算子（激活函数）2.2.3 层的串行组合2.3 损失函数2.4 模型优化2.4.1 反向传播算
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2023-10-30 23:51:30
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今天记录一下个人关于Transformer中前馈神经网络（FFN）的一点理解。第一点，我们知道，FFN之前是有一个多头注意力机制的模块。我们可以想想一下，如果这个模块直接输出，不经过FFN层会发生什么，要知道多头注意力（MH）是没有激活函数的，那么最后只有一个结果，那就是很多头的输出就是一个极为相似的结果。这并不是我们想要的结果，所以这个时候，我们可以考虑使用FFN层，因为这个结构可以提供更好的特
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2023-07-14 16:25:21
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前馈神经网络（Deep feedforward network) 可以说是深度学习最核心的模型之一。前馈神经网络的目的是对于输入，假设我们要模拟从输入到输出的真实函数 ，神经网络想要找到这样的映射 和合适的参数 使得其预测尽量接近于真实函数。一.解释前馈神经网络下面分别解释一下前馈，神经，和网络三个词的含义。1.前馈前馈代表了所有的信息都从输入 经
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2023-10-30 22:57:08
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