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前馈神经网络 (FFN)

我们继续使用 “Thinking” 的例子。
FFN 的核心公式是：
$$\text{FFN}(x) = \text{ReLU}(xW_1 + b_1)W_2 + b_2$$

场景设定与准备

为了方便口算，我们将上一章 Attention 算出的结果 $[13.6, 23.6]$ 简化取整。

• 输入向量 ($x$)：[10, 20]
  • 这是 Attention 层的输出，维度 $d_{model} = 2$。
• 目标：
  1. 先升维（把 2 维变成 4 维），把特征拆解开。
  2. 通过 ReLU 过滤负数。
  3. 再降维（把 4 维变回 2 维），整合结果。

我们需要预设两组权重矩阵（在真实模型中，这些是训练出来的）：

• 第一层参数 ($W_1, b_1$) - 负责升维：
  • $W_1$ ($2 \times 4$ 矩阵)
  • $b_1$ ($1 \times 4$ 向量)
• 第二层参数 ($W_2, b_2$) - 负责降维：
  • $W_2$ ($4 \times 2$ 矩阵)
  • $b_2$ ($1 \times 2$ 向量)

1. 第一步：线性变换与升维 ($xW_1 + b_1$)

FFN 的第一层通常很宽（Wide）。我们假设 $W_1$ 和 $b_1$ 如下：

$$
W_1 = \begin{bmatrix}
1 & -1 & 2 & 0 \
0 & 2 & -1 & 1
\end{bmatrix}, \quad
b_1 = [0, \quad 0, \quad -5, \quad 0]
$$

计算过程：

$$
\begin{aligned}
Z &= x \cdot W_1 + b_1 \
&= [10, 20] \cdot \begin{bmatrix} 1 & -1 & 2 & 0 \ 0 & 2 & -1 & 1 \end{bmatrix} + [0, 0, -5, 0] \
\end{aligned}
$$

逐维度口算：

• 第1维：$10\times1 + 20\times0 + 0 = \mathbf{10}$
• 第2维：$10\times(-1) + 20\times2 + 0 = -10 + 40 = \mathbf{30}$
• 第3维：$10\times2 + 20\times(-1) + (-5) = 20 - 20 - 5 = \mathbf{-5}$ (注意这个负数!)
• 第4维：$10\times0 + 20\times1 + 0 = \mathbf{20}$

中间结果 ($Z$)：
$$[10, \quad 30, \quad -5, \quad 20]$$

💡 意义：原本 2 个维度的信息，被拆解到了 4 个维度空间里，就像把一束白光用三棱镜分解成七色光。

2. 第二步：非线性激活 (ReLU)

公式：$\text{ReLU}(z) = \max(0, z)$
这一步非常简单粗暴：所有负数直接归零，正数保持不变。

$$
\begin{aligned}
H &= \text{ReLU}([10, \quad 30, \quad \mathbf{-5}, \quad 20]) \
&= [10, \quad 30, \quad \mathbf{0}, \quad 20]
\end{aligned}
$$

💡 意义：

• 注意那个 -5 变成了 0。
• 这就是**“筛选”**。模型认为第 3 个维度的特征（可能是某种噪音或无关信息）对当前任务没有帮助，所以直接“关掉”了神经元。

3. 第三步：线性变换与降维 ($HW_2 + b_2$)

现在我们要把这个 4 维向量压回 2 维，方便传给下一层。
假设 $W_2$ 和 $b_2$ 如下：

$$
W_2 = \begin{bmatrix}
1 & 0 \
1 & 1 \
0 & 0 \
2 & 1
\end{bmatrix}, \quad
b_2 = [1, \quad 1]
$$

计算过程：

$$
\begin{aligned}
\text{Output} &= H \cdot W_2 + b_2 \
&= [10, 30, 0, 20] \cdot \begin{bmatrix} 1 & 0 \ 1 & 1 \ 0 & 0 \ 2 & 1 \end{bmatrix} + [1, 1]
\end{aligned}
$$

逐维度口算：

• 第1维：
  $(10\times1) + (30\times1) + (0\times0) + (20\times2) + 1$
  $= 10 + 30 + 0 + 40 + 1 = \mathbf{81}$

• 第2维：
  $(10\times0) + (30\times1) + (0\times0) + (20\times1) + 1$
  $= 0 + 30 + 0 + 20 + 1 = \mathbf{51}$

4. 最终结果对比

$$
\text{FFN Output} = [\mathbf{81}, \mathbf{51}]
$$

让我们回顾一下全过程的变化：