实用指南：人工智能学习：Transformer结构中的编码器层（Encoder Layer）

Transformer结构中的编码器层（Encoder Layer）

一、编码器层介绍

• 概念

  编码器层（Encoder Layer）是Transformer编码器的基本构建单元，它重复堆叠形成整个编码器，负责逐步提取输入序列的特征。每个编码器层由两个核心子层组成：

  • 多头自注意力机制（Multi-Head Self-Attention）：用于捕捉输入序列中每个位置与其他位置的关系。
  • 前馈全连接层（Feed-Forward Neural Network, FFN）：用于对每个位置的表示进行非线性变换。

  每个子层后都有残差连接（Residual Connection）和层归一化（Layer Normalization），以增强模型的训练稳定性和性能。