线性层 Linear 在transformer模型里面遍地都是，今天介绍一下线性层（Linear Layer）

线性层的定义和目的：

线性层（Linear Layer）是神经网络中的一种基本层，也被称为全连接层（Fully Connected Layer）或密集层（Dense Layer）。线性层在神经网络中起到的作用是对输入数据进行线性变换。

线性层的基本操作可以表示为：

(y = Wx + b)

其中：

• (y) 是输出向量。
• (W) 是权重矩阵，其中的每个元素都是可学习的参数。
• (x) 是输入向量。
• (b) 是偏置向量，也是一个可学习的参数。

线性层会对输入数据 (x) 进行线性组合，并通过加上偏置 (b) 得到输出 (y)。权重矩阵 (W) 定义了输入和输出之间的线性关系。

线性层在神经网络中扮演着重要的角色。它们可以连接不同层的神经元，实现信息的传递和转换。在神经网络的前向传播过程中，输入数据经过一系列线性层和非线性激活函数的组合，最终得到网络的输出。

需要注意的是，虽然线性层只能执行线性变换，但整个神经网络由于包含了非线性激活函数，因此可以逼近复杂的非线性函数。这使得神经网络能够学习并处理各种复杂的模式和任务。

总结来说，线性层是神经网络中执行线性变换的基本层，通过权重矩阵和偏置向量的作用，将输入数据转换为输出数据，并与其他层连接构建复杂的神经网络结构。

最佳拟合线

最佳拟合线是最能准确表示一组点的方程。对于给定的输入，方程的输出应该尽可能接近期望的输出。

在上面的图像中，很明显中间的线比左边或右边的线更能拟合蓝色的点。通过回归的数学方式为一组点识别出最佳拟合线。

简单的说就是，算出权重W 和B 得出最佳拟合线。

transformer里面的应用：

1，W*权重矩阵就是线性层训练的目的，就是要找到合适的W*（weights）。

2，W* 是函数nn.Linear初始化的，默认为随机数。经过不断地训练，更新，最终获得比较好的结果

原文链接：

学习transformer模型-权重矩阵Wq，Wk，Wv的简明介绍-CSDN博客

https://medium.com/@hunter-j-phillips/a-simple-introduction-to-regression-and-machine-learning-in-python-5e6bd76b0bf8