image token经过权重矩阵后,就开始计算每一个token的注意力。 这里对注意力权重再做了一次计算,在原来点积后的结果除于根号下Dk(dk是embedding的数值,如果是Multi--Head self attention,dk是embedding // num_head的数值),再经过softmax的结果,用于最后注意力计算时的注意力权重。 二、Multi--Head self attention ...
第一步:首先肯定是输入,那么在这里transformer中有两个输入:1.单词X的embedding,2.单词的位置的嵌入,最终总的单词表示,用这两个向量相加得到。 2.1 单词 Embedding 单词的 Embedding 有很多种方式可以获取,例如可以采用 Word2Vec、Glove 等算法预训练得到,也可以在 Transformer 中训练得到。 2.2 位置 Embedding Trans...
对比分析显示，原始Transformer采用Sinusoidal编码，但后续的预训练模型如BERT等采用Position Embedding。原因可能包括周期性与相对位置的考虑，Sinusoidal编码能够学习到相对位置，对于固定距离k，PE(i+k)可以表示为PE(i)的线性函数，同时其编码具有对称性，并存在远程衰减现象。RoPE(旋转式位置编码)由苏神在RoFo...
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