神经网络Transformer架构中的位置感知前馈网络 位置感知前馈网络是Transformer架构中的一个关键组件，它作用于序列中的每个位置独立且相同。该网络由两个线性变换组成，中间通过一个非线性激活函数连接。其数学表达式为：FFN(x) = max(0, xW₁ + b₁)W₂ + b₂，其中x是输入向量，W₁和b₁是第一层的权重和偏置，W₂和b₂是第二层的权重和偏置。这个设计使每个位置能够进行复杂的特征变换。 该网络的第一层将输入维度d_ model投影到更高的维度d_ ff（通常d_ ff = 4* d_ model），通过扩展维度增加模型的表示能力。随后应用ReLU激活函数引入非线性，确保模型能够学习复杂模式。第二层将高维表示投影回原始维度d_ model，保持输入输出维度一致以便与残差连接兼容。这种"扩展-压缩"结构增强了模型对局部特征的感知能力。 在Transformer中，位置感知前馈网络与自注意力机制协同工作：自注意力负责捕捉序列内部的全局依赖关系，而前馈网络则对每个位置的表示进行深度非线性变换。这两个组件的结合使模型既能理解上下文关联，又能强化单个位置的语义表示。每个Transformer块通常包含一个多头注意力层和一个位置感知前馈网络层。 实际实现中，位置感知前馈网络会与层归一化和残差连接结合使用。典型的数据流为：输入→层归一化→多头注意力→残差连接→层归一化→位置感知前馈网络→残差连接。这种设计缓解了梯度消失问题，支持更深层网络的训练。虽然名为"位置感知"，但它实际不直接处理位置信息，位置信息主要由位置编码提供。 该网络在各类Transformer变体中保持稳定结构，但在某些改进模型中被替换为门控线性单元(GLU)或更复杂的激活函数。其参数量通常占Transformer总参数的主要部分，因为d_ ff远大于d_ model。理解这一组件对分析Transformer的计算复杂度和内存占用至关重要，也是优化模型效率的关键切入点之一。