所以Position Embedding 的作用,就是在把 Word Embedding 送入attention 之前,把位置信息给带上。 论文中的给出了一个绝对位置编码,叫 Sinusoidal Position Embedding,这个编码会和输入的词向量相加。文中的位置编码函数如下: 简单来说,就是该函数是 相对位置 k 的一个线性变换, 也就是符合这么一个特性: 这个特性...
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...
总体而言，学习的position embedding相较于正弦形式，提供了更大的灵活性，使得BERT能够在更广泛的任务中表现良好。虽然正弦函数形式的position embedding能够实现基本的轮换对称性破坏，但更复杂的位置表征形式对于提升模型性能至关重要。
简介：通过可学习的Positional Embedding对位置信息进行编码。应用：广泛应用于预训练语言模型，如BERT、Roberta与GPT2等。优点：在训练过程中，Postion Embedding作为模型参数进行更新。缺点：不具备外推性质，长度在预设定后即被固定。Sinusoidal位置编码：简介：通过sin和cos函数直接给出每个位置每个维度上的...
也说明了position embedding语序建模的是成功的。5. 以前怀疑过multi-head机制到底有没有用,现在看来是必不可少的,每层一个head肯定无法兼顾这么多功能,可能至少需要6个比较稳妥。6. 让我更加确信lottery-ticket-hypothesis的正确性,每次初始化不同,有效的子网络head都会不一样,真的就如中彩票一样。 发布于 2020...
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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...