2i 和 2i+1 是交替出现的,所以图1中的结果不应该是“左边的是 sin 函数的结果,右边是 cos 函数的结果”,而是两者是交替出现的才对,类似下图2所示(pos=[1,18],dimension=[1, 96],生成代码可见:here): 图2 :按公式得出position embedding 但为什么好多博客都用图1中的图,而不是图2中sin、cos交替出现...
Position Embedding是一种将单词的位置信息编码为向量的方法。在Transformer中,每个单词的位置都被映射到一个向量,这个向量与Word Embedding相加,作为模型的输入。这样,模型就能同时考虑到单词的语义信息和位置信息。 在Transformer中,Position Embedding通常使用sin和cos函数进行编码,这种方式被称为“硬编码”。通过sin和cos...
1.我们绝对不能做:编码结果要有一个相对合适的范围,不能太大也不能太小,否则太大的position 向量化和token embedding的结果相加之后,显然会覆盖token embedding本身的信息,这一点上position embedding和encoding都满足,梯度稳定更新的前提下,embedding矩阵的weights一般不会太大,而sin和cos的范围在-1~1之间也限制了pos...
在构建自然语言处理模型时，position embedding 和 segment embedding 的应用与理解是核心概念之一。它们分别用于捕捉单词在序列中的相对位置信息和区分不同的语义段落。位置嵌入（Position Embedding）的原理基于数学中的三角函数，尤其是正弦（sin）和余弦（cos）。这些函数能够以周期性的方式描述位置信息，使得...
引入位置表征可破坏轮换对称性，从而使得长距离token关联自动衰减。正弦形式的position embedding，即sin和cos函数，恰好实现了这一目的。理论分析表明，位置表征应该满足特定条件，以在任意函数映射下破坏轮换对称性。正弦函数形式满足这一要求，它们能够为不同位置的token提供独特表示，从而实现破坏轮换对称性。...
代码来自:46、四种Position Embedding的原理与PyTorch手写逐行实现(Transformer/ViT/Swin-T/MAE)_哔哩哔哩_bilibili 先码住,之后再细细分析。不去试验有些都看不懂…… importtorchimporttorch.nn as nn#1. 1d absolute sincos constant embedding#标准transformerdefcreate_1d_absolute_sincos_embeddings(n_pos_vec,di...
PE(pos, 2i) = sin(pos / 10000^(2i/d_model)) PE(pos, 2i+1) = cos(pos / 10000^(2i/d_model)) 其中,PE(pos, 2i)表示位置pos上的奇数索引位置编码,PE(pos, 2i+1)表示位置pos上的偶数索引位置编码,d_model表示模型的维度。 从公式中可以看出,位置编码是通过sin和cos函数来计算的,并且函数...
其原理是,对于一个具有h x w的特征图,通过对每个位置(i, j)计算一个嵌入向量PE(i, j)(PE表示position embedding),我们可以得到一个大小为h x w x d的位置嵌入矩阵,其中d表示嵌入向量的维度。具体计算方式为: PE(i,2k) = sin(i/(10000^(2k/d))) PE(i,2k+1) = cos(i/(10000^(2k/d))) PE...
上述代码中,我们首先创建一个从0到sequence_length-1的序列,然后通过unsqueeze(1)将其转换为维度为(batch_size, sequence_length)的张量。接下来,我们计算一个用于位置编码的分母项,然后初始化一个维度为(sequence_length, embedding_dim)的全零张量。最后,我们使用sin和cos函数将位置编码值分配给对应的维度。
原版Transformer里提出了一种基于sin和cos的position embedding (PE),这里就不赘述了。总结一下,就是因为Transformer的self attention没有顺序信息,输入序列更改顺序,得到的结果是不变的。因此想到加入PE,给输入序列的每个单元一个仅与位置相关的embedding,这样,序列的单元改变顺序时,分配到的PE会发生变化,从而使self at...