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  3. PyTorch로 배우는 Transformer 모델
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Exercises

피드포워드 하위 계층

피드포워드 하위 계층은 Attention 출력값을 비선형의 추상 표현으로 매핑해 더 복잡한 관계를 잘 포착하도록 도와줘요.

이 연습에서는 인코더 전용 Transformer를 위한 FeedForwardSubLayer를 만들어 보세요. 이 계층은 두 개의 선형 계층 사이에 ReLU 활성화 함수를 두는 구조로 이뤄져요. 또한 입력 임베딩의 차원을 나타내는 d_model과, 두 선형 계층 사이의 차원을 나타내는 d_ff라는 두 매개변수를 받아요.

d_model과 d_ff는 이미 준비되어 있어 바로 사용할 수 있어요.

คำแนะนำ

100 XP
  • d_model과 계층 사이의 차원 d_ff를 사용해, 피드포워드 하위 계층 클래스의 첫 번째·두 번째 선형 계층과 ReLU 활성화를 정의하세요.
  • forward() 메서드에서 입력을 계층과 활성화 함수에 순서대로 통과시키세요.
  • 제공된 d_model과 d_ff(각각 512, 2048으로 설정)를 사용해 FeedForwardSubLayer를 인스턴스화하고, 입력 임베딩 x에 적용하세요.