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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7月11日 · FFNN的主要作用是接收自注意力层的输出，并对其进行进一步的非线性变换，以捕获更复杂的特征和表示。连接（Connections）：神经元之间的连接，每条连接都有一个权重（Weight），这个权重决定了该连接在信号传递中的重要性。

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。 下面是FFN的一些关键点： FFN通常包含两个线性变换，它们之间有一个非线性激活函数。 第一个线性层将输入特征映射到一个较大的维度，这称为隐藏层。 激活函数如ReLU或GELU被应用于隐藏层，以引入非线性，这有助于网络捕捉更复杂的特征。 第 …

这个模型在编码器端使用一个宽的（即参数量更多的）ffn层，所有编码器层共享这一ffn；同时，完全移除解码器端的ffn。 实验显示，One Wide FFN模型在参数量与原Transformer模型相当的情况下，在英德翻译任务上将BLEU分数（一种机器翻译常用的自动评估指标）提高了 ...

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）。

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 （Feed-Forward Neural Network, FFN）。 这两个部分共同作用，使得Transformer能够处理序列数据，并捕捉输入序列中的复杂关系。 FFN 通常由两层全连接（Dense 或 Linear）层组成，中间有一个非线性激活函数。 具体 …

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2024年8月22日 · 位置感知Position-Wise前馈网络（FFN）由两个全连接层（fully connected dense layers，就是线性层（Linear Layer），或密集层（Dense Layer））组成，或者也可以称为多层感知机（MLP：multi-layer perceptron）。在层与层之间，使用ReLU激活函数，即max(0, X)。任何大于0的值保持不变 ...

自注意力和FFN在Transformer中扮演不同角色。 自注意力作为核心机制，负责捕捉全局信息 ，而FFN则作为辅助机制，关注局部信息。 因此， 自注意力 更容易成为改进和优化的焦点。