transformer 位置编码通常分为:相对位置编码和绝对位置编码 设置SN={wi}i=1N 表示输入长度为 N 的 token 序列,其中 wi 表示序列中的第 i 个 token。 设置EN={xi}i=1N,xi∈Rd,表示输入序列 SN 对应的词嵌入,其中 xi 是一个 d 维的向量,表示 token wi 的词嵌入。 设置PN={pi}i=1N,pi∈Rd, 表示输...
1. 为什么Transformer需要位置编码? 答案:Transformer模型基于自注意力机制,这意味着它本身不像循环神经网络(RNN)那样自然地处理序列的顺序信息。位置编码被引入是为了让模型能够理解单词在序列中的位置,从而能够处理基于顺序的语义信息,如语法结构和词序依赖。 2. Transformer位置编码的具体实现方式是什么? 答案:Transformer...
在 Transformer 模型中，位置编码（Positional Encoding） 被用来表示输入序列中的单词位置。与隐式包含顺序信息的 RNN 和 CNN 不同，Transformer 的架构中没有内置处理序列顺序的机制，需要通过位置编码显式地为模型提供序列中单词的位置信息，以更好地学习序列关系。位置编码通常通过数学函数生成，目的是为每个位置生成...
绝对位置编码:在输入层做文章,为每个输入的字/词增加一个对应位置编码,该位置编码只与位置k相关,每个字/词的输入是自身编码和位置编码的融合。绝对位置编码包括可学习式,固定式等方法,比如BERT、GPT采用可学习式将位置编码当作可训练参数,本文的Transformer采用的是无参数的固定式三角函数计算。 相对位置编码:在模型网...
在Transformer 模型中,位置编码(Positional Encoding) 被用来表示输入序列中的单词位置。与隐式包含顺序信息的 RNN 和 CNN 不同,Transformer 的架构中没有内置处理序列顺序的机制,需要通过位置编码显式地为模型提供序列中单词的位置信息,以更好地学习序列关系。
实现transformer 模型时，必须编写自己的位置编码层。 这个 Keras 示例展示了如何编写 Embedding 层子类：class PositionEmbeddingLayer(Layer): def __init__(self, sequence_length, vocab_size, output_dim, **kwargs): super(PositionEmbeddingLayer, self).__init__(**kwargs) self.word_embedding_...
绝对位置编码:在输入层做文章,为每个输入的字/词增加一个对应位置编码,该位置编码只与位置k相关,每个字/词的输入是自身编码和位置编码的融合。绝对位置编码包括可学习式,固定式等方法,比如BERT、GPT采用可学习式将位置编码当作可训练参数,本文的Transformer采用的是无参数的固定式三角函数计算。
标准位置编码 原理上Transformer是无法隐式学到序列的位置信息的,为了可以处理序列问题,Transformer提出者的解决方案是使用位置编码(Position Encode/Embedding,PE) . 大致的处理方法是使用sin和cos函数交替来创建位置编码PE, 计算公式如下: PEt,2i=sin(t/100002i/d),PEt,2i+1=cos(t/100002i/d), ...
传统的位置编码(如Transformer中使用的正弦位置编码)通常是静态的,即对于给定的位置,位置编码总是相同的,不考虑序列的具体内容。而上下文位置编码(CoPE)则试图根据序列中的实际内容动态调整位置编码,使编码反映出序列中每个元素的上下文环境。 门控机制 门控决定包含哪些令牌,以便使用它们的上下文向量来计算位置编码,并为...
传统的位置编码(如Transformer中使用的正弦位置编码)通常是静态的,即对于给定的位置,位置编码总是相同的,不考虑序列的具体内容。而上下文位置编码(CoPE)则试图根据序列中的实际内容动态调整位置编码,使编码反映出序列中每个元素的上下文环境。 门控机制 门控决定包含哪些令牌,以便使用它们的上下文向量来计算位置编码,并为...