Transformer动画讲解 - 多层感知机

最新推荐文章于 2024-11-04 18:07:55 发布
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版权

前言

从端到端的角度来看，数据在Transformer中的流转可以概括为四个阶段：Embedding（嵌入）、Attention（注意力机制）、MLPs（多层感知机）和Unembedding（从模型表示到最终输出）。
在这里插入图片描述

下面对第三个阶段MLPs（多层感知机或前馈网络）进行详细介绍：

MLPs（多层感知机）在Transformer中的位置：
  • Transformer的编码器和解码器结构：
    （1）Transformer的编码器由多个相同的层堆叠而成，每个层包含两个主要的子层：一个多头自注意力（Multi-Head Self-Attention）机制和一个全连接的前馈神经网络（MLP）。
    （2）Transformer的解码器也由多个相同的层堆叠而成，但每个层包含三个主要的子层：一个Masked Multi-Head Self-Attention机制（用于编码器的输出），一个Multi-Head Encoder-Decoder Attention机制（用于结合编码器的输出和解码器的当前位置信息），以及一个全连接的前馈神经网络（MLP）。

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