最近在学习Transformer这一深度学习模型架构，随手记录一下知识点，以防忘记，在阅读本篇文章前，读者需事先了解Transformer的基本结构和概念。在Transformer模型中，前馈神经网络（Feed-Forward Network, FFN）是每个编码器和解码器层的核心组件之一，并与多头注意力机制协同工作。它是通过非线性特征增强和位置独立的复杂模式学习来显著提升模型的表达能力。

通过本篇文章，读者可了解机器学习、深度学习和强化学习三者的基础概念及区别，以便找准大致框架。

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