神经网络Transformer架构中的前馈网络 神经网络Transformer架构中的前馈网络是Transformer模型中的一个关键组件，它独立处理每个位置的表示，负责非线性变换和特征增强。以下是循序渐进的讲解： 基本定位 前馈网络位于Transformer的每个编码器和解码器层中，紧跟在多头注意力机制之后。它独立作用于序列中的每个位置（例如，句子中的每个单词），不跨位置共享信息，这与关注位置间关系的注意力机制形成互补。例如，在句子“I love AI”中，前馈网络会分别处理“I”、“love”、“AI”三个位置的向量。 结构组成 前馈网络由两个线性变换和一个非线性激活函数构成： 第一线性层 ：将输入向量从维度 \( d_ {\text{model}} \)（如512）投影到更高维度 \( d_ {\text{ff}} \)（如2048），扩展特征空间以捕获复杂模式。 激活函数 ：通常使用ReLU（Rectified Linear Unit）或GELU（Gaussian Error Linear Unit），引入非线性，使模型能够学习更复杂的函数。例如，ReLU会将负值置零，保留正值。 第二线性层 ：将维度从 \( d_ {\text{ff}} \) 降回 \( d_ {\text{model}} \)，确保输出与输入维度一致，便于后续残差连接和层归一化。 数学表达 给定输入向量 \( x \)，前馈网络的操作可表示为： \[ \text{FFN}(x) = \text{Linear}_ 2(\text{Activation}(\text{Linear}_ 1(x))) \] 其中，\( \text{Linear}_ 1 \) 和 \( \text{Linear}_ 2 \) 为两个线性变换，\( \text{Activation} \) 为激活函数。实际中，第二线性层常包含偏置项，而第一层可能省略偏置以优化计算。 作用与意义 特征增强 ：通过非线性变换深化每个位置的表征，例如帮助模型区分“bank”在“river bank”和“bank account”中的不同含义。 参数隔离 ：前馈网络与注意力机制共享参数，但专注于位置内变换，减少模型对注意力单独依赖的风险。 效率优化 ：尽管维度扩展，但因独立处理各位置，可高度并行化，提升训练速度。 实际应用示例 在机器翻译中，当Transformer处理单词“learning”时，多头注意力已聚合上下文信息（如与“machine”的关系），前馈网络则进一步强化该单词本身的语义特征，确保输出编码更精准。 变体与扩展 现代Transformer的变体（如BERT、GPT）可能调整前馈网络： 使用GELU替代ReLU，缓解梯度消失问题。 增加中间层数（如DeepNorm），提升模型深度而不稳定训练。 压缩 \( d_ {\text{ff}} \) 维度（如T5模型），平衡性能与计算成本。 通过以上步骤，前馈网络在Transformer中实现了位置级特征深化，与注意力机制协同提升模型表现。