2024年7月11日 · 在注意力层后面，无论是encoder结构还是decoder结构中，都设计了一个全连接前馈网络层（ fully connected feed-forward network），也就是 FFN 层（如下红框所示）。 FFN 层实际上就是一个线性变换层，用来完成输入数据到输出数据的维度变换（细节这里不介绍，相关链接暂时留白）。 这个FFN层是一个顺序结构：包括 一个全连接层 (FC) + relu激活层 + 第二个全连接层，其公式可以表示为： FFN (x) = max (0, xW1 + b1)W2 + b2。

2024年3月8日 · Transformer的基本单位就是一层block这里，一个block包含 MSA + FFN，目前公认的说法是， Attention 作为token-mixer做spatial interaction。 FFN （又称MLP）在后面作为channel-mixer进一步增强representation。 从2017至今，过去绝大部分Transformer优化，尤其是针对NLP tasks的Efficient Transformer都是在Attention上的，因为文本有显著的long sequence问题。 安利一个很好的总结 Efficient Transformers: A Survey， 来自大佬 Yi Tay。

2024年10月11日 · 在Transformer模型中， FFN（Feed-Forward Neural Network）是指前馈神经网络，它是Transformer架构中的一个重要组成部分。 每个Transformer层 通常包含 两个 主要部分： 自注意力机制 （Self-Attention Mechanism）和 前馈神经网络 …

2024年7月20日 · FFN代表前馈神经网络（Feed-Forward Neural Network），它是一种基本的神经网络结构，用于在深度学习模型中进行特征变换。 在Transformer架构中，FFN是一个重要组成部分，通常位于自注意力层之后。

2023年10月28日 · FFN 是一个 Key-Value 记忆网络，第一层线性变换是 Key Memory，第二层线性变换是 Value Memory。 FFN 学到的记忆有一定的可解释性，比如低层的 Key 记住了一些通用 pattern (比如以某某结尾)，而高层的 Key 则记住了一些语义上的 Pattern （比如句子的分类）。

2023年8月26日 · FFN层是Transformer模型中的关键组成部分，它本质上是一个两层的多层感知机，用于升维和降维学习抽象特征。 研究显示FFN具有一定的记忆功能，有助于深度学习模型的可解释性。

另一方面，前馈神经网络（Feed-Forward Network, FFN）在Transformer中的作用相对稳定，主要负责对每个输入token进行独立的非线性变换。

2024年3月18日 · Transformer模型中的前馈网络层（Feed-Forward Network, FFN）是为了引入非线性特性，使得模型能够处理更复杂的特征。 FFN由两层全连接层组成，第一层将输入数据的维度扩大为原来的倍数 (一般是4)，第二层再将数据压缩回原来的维度。

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2024年6月19日 · 前馈神经网络（FFNN）： 又名多层感知器 (MLP)，是神 经网络模型中最常见的一种。 各层神经元分层排列，每个神经元只与前一层的神经元相连，接收前一层的输出并传递给下一层，各层之前没有反馈。 前馈神经网络FFNN. 单层感知机（SLP）： 最早的人工神经网络之一，它仅由单个神经元组成。 单层感知机SLP. 多层感知机 （MLP）： 是一种前馈神经网络，其结构包含多个隐藏层。 MLP的核心在于利用多个非线性的处理层来对输入数据进行分层的信息特 …