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文章大綱
- 2.1.3 前饋網絡（FFN）與激活函數（GELU）優化
- 1. 前饋網絡（FFN）的架構設計與數學原理
- 1.1 FFN在Transformer中的核心作用
- 2. GELU激活函數的數學特性與優化
- 2.1 GELU的數學形式與近似計算
- 3. 逐行代碼實現與工程優化
- 3.1 FFN模塊的PyTorch實現
- 3.2 內存優化策略
- 4. 高級優化技術
- 4.1 `Gated Linear Unit（GLU）`變體
- 4.2 稀疏化FFN
- 5. 實驗分析與性能驗證
- 5.1 FFN維度擴展比例研究
- 5.2 GELU近似誤差分析
- 6. 總結：FFN與GELU的協同優化
2.1.3 前饋網絡（FFN）與激活函數（GELU）優化
1. 前饋網絡（FFN）的架構設計與數學原理
前饋網絡（Feed - Forward Network，FFN）是人工神經網絡中的一種基礎架構，在大語言模型等眾多深度學習模型里有著關鍵作用。- 前饋網絡是一類神經網絡，其特點是信息只沿著一個方向流動，
即從輸入層經過隱藏層，最終到達輸出層，不存在反饋連接。 - 這意味著在網絡中，數據的傳播是單向的，不會出現循環，每一層的神經元僅接收來自前一層神經元的輸入，并將處理結果傳遞給下一層。
- 前饋網絡是一類神經網絡，其特點是信息只沿著一個方向流動，
1.1 FFN在Transformer中的核心作用
前饋
