2024年7月11日 · 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 …

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 …

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 …

"FFN" 和 "MLP" 表示前馈神经网络和多层感知机，它们在概念上是相同的。 前馈神经网络是一种最常见的神经网络结构，由多个全连接层组成，层与层之间是前向传播的。

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 …

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 …

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 …

2024年12月24日 · 前馈神经网络层（Feed-Forward Neural Network Layer），简称FFN层，是神经网络中的一种基本层结构，尤其在Transformer模型中扮演着重要角色。 以下是对前馈神经 …

FFN (x) = f (x\cdot W_1^\top)\cdot W_2 \\ 可以看出， FFN几乎与key-value memory相同。 第一层权重对应key矩阵，第二层权重对应value矩阵，中间层维度对应memory token数量（或许是 …

2024年4月19日 · Structure and Functionality of the FFN. The FFN within both the encoder and decoder of the Transformer is constructed as a fully connected, position-wise network. This …