Transformer中的前馈神经网络

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Transformer模型已经改变了自然语言处理（NLP）以及其他基于序列的任务领域。正如我们在前面的章节中讨论的那样，Transformer主要依赖于多头注意力和自注意力机制，但还有一个关键组件同样有助于该模型的成功。这个关键组件就是前馈神经网络 (FFNN)。

FFNN 子层帮助 Transformer 捕获输入数据序列中的复杂模式和关系。阅读本章以了解 FFNN 子层、其在 Transformer 中的作用以及如何使用 Python 编程语言在 Transformer 架构中实现 FFNN。

前馈神经网络 (FFNN) 子层

在 Transformer 架构中，FFNN 子层位于多头注意力子层之上。它的输入是前一层后层归一化的输出 $\mathrm{d_{model} \: = \: 512}$。FFNN 是 Transformer 的一个简单但功能强大的组件，它独立地对序列的每个位置进行操作。

在下图中，它是 Transformer 架构的编码器堆栈，您可以看到 FFNN 子层的位置（用黑圈突出显示）−

Feed Forward Neural Network Sub-layer

以下几点描述了 FFNN 子层 −

  • Transformer 编码器和解码器中的 FFNN 子层是全连接的。
  • FFNN 是一个位置感知网络，其中每个位置都被单独处理，但方式相似。
  • FFNN 包含两个线性变换，并在它们之间应用激活函数。最常见的激活函数之一是 ReLU。
  • FFNN 子层的输入和输出都是 $\mathrm{d_{model} \: = \: 512}$。
  • 与输入和输出层相比，FFNN 子层的内部层更大，为 $\mathrm{d_{ff} \: = \: 2048}$。

FFNN 子层的数学表示

FFNN 子层可以用如下数学公式表示 −

第一次线性变换

$$\mathrm{X_{1} \: = \: XW_{1} \: + \: b_{1}}$$

这里，X 是 FFNN 子层的输入。$\mathrm{W_{1}}$ 是第一次线性变换的权重矩阵，$\mathrm{b_{1}}$ 是偏差向量。

ReLU 激活函数

ReLU 激活函数通过在网络中引入非线性来使网络能够学习复杂的模式。

$$\mathrm{X_{2} \: = \: max(0, X_{1})}$$

第二次线性变换

$$\mathrm{Output \: = \: X_{2}W_{2} \: + \: b_{2}}$$

这里，$\mathrm{W_{2}}$ 是第二次线性变换的权重矩阵，$\mathrm{b_{2}}$ 是偏差向量。

让我们结合以上步骤来总结 FFNN 子层 −

$$\mathrm{Output \: = \: max(0, XW_{1} \: + \: b_{1})W_{2} \: + \: b_{2}}$$

FFNN 子层在 Transformer 中的重要性

以下是 FFNN 子层在 Transformer 中的作用和重要性 −

特征变换

FFNN 子层对输入数据序列执行复杂的变换。借助它，模型可以从数据序列中学习详细和高级的特征。

位置独立性

正如我们在上一章中讨论的那样，自注意力机制检查输入数据序列中各个位置之间的关系。但是，另一方面，FFNN 子层独立地作用于输入数据序列中的每个位置。此功能增强了多头注意力子层生成的表示。

前馈神经网络的 Python 实现

下面是一个分步的 Python 实现指南，演示了如何在 Transformer 架构中实现前馈神经网络子层 −

步骤 1：初始化 FFNN 参数

在 Transformer 架构中，FFNN 子层由两个线性变换以及它们之间的 ReLU 激活函数组成。在此步骤中，我们将初始化这些变换的权重矩阵和偏差向量 −

import numpy as np

class FeedForwardNN:
   def __init__(self, d_model, d_ff):
      # Weight and bias for the first linear transformation
      self.W1 = np.random.randn(d_model, d_ff) * 0.01
      self.b1 = np.zeros((1, d_ff))

      # Weight and bias for the second linear transformation
      self.W2 = np.random.randn(d_ff, d_model) * 0.01
      self.b2 = np.zeros((1, d_model))

   def forward(self, x):
      # First linear transformation followed by ReLU activation
      x = np.dot(x, self.W1) + self.b1
      x = np.maximum(0, x)  # ReLU activation

      # Second linear transformation
      x = np.dot(x, self.W2) + self.b2
      return x

步骤 2：创建示例输入数据

在此步骤中，我们将创建一些示例输入数据以通过我们的 FFNN。在 Transformer 架构中，输入通常是形状为 (batch_size, seq_len, d_model) 的张量。

# Example input dimensions
batch_size = 64   # Number of sequences in a batch
seq_len = 10      # Length of each sequence
d_model = 512     # Dimensionality of the model (input/output dimension)

# Random input tensor with shape (batch_size, seq_len, d_model)
x = np.random.rand(batch_size, seq_len, d_model)

步骤 3：实例化和使用 FFNN

最后，我们将实例化 'FeedForwardNN' 类并使用上述示例输入张量执行前向传递 −

# Create FFNN instance
ffnn = FeedForwardNN(d_model, d_ff=2048)  # Set d_ff as desired dimensionality for inner layer

# Perform forward pass
output = ffnn.forward(x)

# Print output shape (should be (batch_size, seq_len, d_model))
print("Output shape:", output.shape)

完整的实现示例

将上述三个步骤组合起来以获得完整的实现示例 −

# Step 1 - Initializing Parameters for FFNN
import numpy as np

class FeedForwardNN:
   def __init__(self, d_model, d_ff):
      # Weight and bias for the first linear transformation
      self.W1 = np.random.randn(d_model, d_ff) * 0.01
      self.b1 = np.zeros((1, d_ff))

      # Weight and bias for the second linear transformation
      self.W2 = np.random.randn(d_ff, d_model) * 0.01
      self.b2 = np.zeros((1, d_model))

   def forward(self, x):
      # First linear transformation followed by ReLU activation
      x = np.dot(x, self.W1) + self.b1
      x = np.maximum(0, x)  # ReLU activation

      # Second linear transformation
      x = np.dot(x, self.W2) + self.b2
      return x 
      
# Step 2 - Creating Example Input Data
# Example input dimensions
batch_size = 64   # Number of sequences in a batch
seq_len = 10      # Length of each sequence
d_model = 512     # Dimensionality of the model (input/output dimension)

# Random input tensor with shape (batch_size, seq_len, d_model)
x = np.random.rand(batch_size, seq_len, d_model)

# Step 3 - Instantiating and Using the FFNN
# Create FFNN instance
# Set d_ff as desired dimensionality for inner layer
ffnn = FeedForwardNN(d_model, d_ff=2048)  

# Perform forward pass
output = ffnn.forward(x)

# Print output shape (should be (batch_size, seq_len, d_model))
print("Output shape:", output.shape)

输出

运行上述脚本后，它应该打印输出张量的形状以验证计算 −

Output shape: (64, 10, 512)

结论

前馈神经网络 (FFNN) 子层是 Transformer 架构中的一个重要组成部分。它增强了模型捕获输入数据序列中复杂模式和关系的能力。

FFNN 通过独立应用逐位置变换来补充自注意力机制。这使得 Transformer 成为用于自然语言处理和其他基于序列的任务的强大模型。

在本章中，我们全面概述了 FFNN 子层、其在 Transformer 中的作用和重要性，以及逐步指导说明如何在 Transformer 中实现 FFNN 的 Python 实现。与多头注意力机制一样，了解和使用 FFNN 对于充分利用 NLP 应用中的 Transformer 模型也很重要。

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