自注意力机制在Transformer中备受瞩目，看似‘主角’，为何FFN却在背后默默扮演关键角色？
本文三桥君深入解析Transformer模型中的前馈全连接层（FFN）机制，揭示其通过两层线性变换和ReLU激活增强模型表达能力的关键作用。文章从输入准备、结构原理到计算过程进行详细阐述，并提供PyTorch实现代码。同时探讨了FFN的优化方向及与自注意力机制的协同效应，为AI从业者提供实践建议。AI专家三桥君结合图文并茂的讲解方式，帮助读者掌握这一影响Transformer性能的核心组件。
Flow Matching生成模型：从理论基础到Pytorch代码实现
本文将系统阐述Flow Matching的完整实现过程，包括数学理论推导、模型架构设计、训练流程构建以及速度场学习等关键组件。通过本文的学习，读者将掌握Flow Matching的核心原理，获得一个完整的PyTorch实现，并对生成模型在噪声调度和分数函数之外的发展方向有更深入的理解。