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Transfomer原理前馈全连接层，规范化层，子层连接结构，语言模型_transformer中的全连接层有什么用

作者：AllinToyou | 2024-04-26 21:18:31

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transformer中的全连接层有什么用

1. 前馈全连接层

前馈全连接层是Transformer模型中的一部分，用于实现特征的非线性变换和映射。这一层通常由两个线性变换组成，中间包含一个激活函数。在Transformer中，前馈全连接层在每个注意力子层之后都被应用。

在编码器和解码器中，前馈全连接层的输入是一个形状为(batch_size, seq_length, d_model)的张量，其中batch_size表示批量大小，seq_length表示序列长度，d_model表示模型的隐藏单元数。该输入经过一个线性变换，然后应用激活函数（通常是ReLU），再经过另一个线性变换得到输出。

参数介绍：

输入维度：d_model
隐藏层维度：d_ff
激活函数：ReLU

代码案例：

import torch

import torch.nn as nn

class FeedForwardLayer(nn.Module):

def __init__(self, d_model, d_ff, dropout=0.1):

super(FeedForwardLayer, self).__init__()

self.linear1 = nn.Linear(d_model, d_ff)

self.dropout = nn.Dropout(dropout)

self.linear2 = nn.Linear(d_ff, d_model)

self.relu = nn.ReLU()

def forward(self, x):

x = self.linear1(x)

x = self.relu(x)

x = self.dropout(x)

x = self.linear2(x)

return x

2. 规范化层

规范化层在Transformer模型中扮演着重要的角色，用于对输入进行归一化处理，有助于加快训练速度并提高模型性能。在Transformer中，通常使用Layer Normalization或者Batch Normalization。

Layer Normalization将每个样本的每个特征分别进行归一化处理，公式如下：

LN(x)=√σ2+ϵx−μ∗γ+β

其中，x为输入，μ和σ分别为输入的均值和标准差，ϵ为平滑项，γ和β为可学习的参数。

参数介绍：

归一化维度：d_model
平滑项：ϵ
可学习参数：γ和β

代码案例：

import torch

import torch.nn as nn

class LayerNormalization(nn.Module):

def __init__(self, d_model, eps=1e-6):

super(LayerNormalization, self).__init__()

self.eps = eps

self.gamma = nn.Parameter(torch.ones(d_model))

self.beta = nn.Parameter(torch.zeros(d_model))

def forward(self, x):

mean = x.mean(-1, keepdim=True)

std = x.std(-1, keepdim=True)

return self.gamma * (x - mean) / (std + self.eps) + self.beta

3. 子层连接结构

子层连接结构是Transformer中的一大特点，它允许输入直接绕过子层，并与子层的输出相加。这种结构有助于减轻梯度消失问题，并且有利于模型的训练和性能提升。

在每个子层（如多头注意力层和前馈全连接层）之后，都会应用子层连接结构。具体而言，子层连接结构的输入与子层的输出相加，并经过归一化处理。

代码案例：

class SublayerConnection(nn.Module):

def __init__(self, d_model, dropout=0.1):

super(SublayerConnection, self).__init__()

self.norm = LayerNormalization(d_model)

self.dropout = nn.Dropout(dropout)

def forward(self, x, sublayer):

return x + self.dropout(sublayer(self.norm(x)))

4. 语言模型

语言模型是自然语言处理中的重要任务，用于预测一段文本中下一个词的概率分布。Transformer模型在语言建模任务中取得了很好的效果，其原理是通过自注意力机制来捕捉文本中的长距离依赖关系。

在Transformer中，编码器通常被用作语言模型。输入文本经过编码器的多层自注意力层和前馈全连接层处理后，最后接一个全连接层输出每个位置的词的概率分布。

参数介绍：

词嵌入维度：d_model
序列长度：seq_length
词表大小：vocab_size

代码案例：

import torch

import torch.nn as nn

class TransformerLanguageModel(nn.Module):

def __init__(self, d_model, vocab_size, num_layers, num_heads, d_ff, dropout=0.1):

super(TransformerLanguageModel, self).__init__()

self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, d_model)

self.positional_encoding = PositionalEncoding(d_model, dropout)

self.encoder = nn.ModuleList([EncoderLayer(d_model, num_heads, d_ff, dropout) for _ in range(num_layers)])

self.fc = nn.Linear(d_model, vocab_size)

def forward(self, x):

x = self.embedding(x)

x = self.positional_encoding(x)

for layer in self.encoder:

x = layer(x)

x = self.fc(x)

return x

以上就是关于Transformer前馈全连接层，规范化层，子层连接结构，语言模型的详细介绍，包括了理论解说、参数介绍和完整的代码案例

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