Position Encoding的计算涉及参数学习,因此相对来说计算效率较低。 3、应用场景不同 Position Embedding:Position Embedding主要应用于基于注意力机制的模型,例如Transformer等。在这些模型中,Position Embedding用于表达序列中词语的位置信息,有助于模型捕捉长距离依赖关系。 Position Encoding:Position Encoding同样适用于基于注...
区别:Position Embedding是学习式,Position Encoding是固定式 Transformer的结构是基于Self-Attention的,与RNN/CNN不同,不包含序列信息,但是序列信息又极其重要,为了融合序列信息,就需要位置编码了 Transformer的论文提出了两种编码方式:学习式和固定式 学习式 定义:当做可训练参数随机初始化,比如最长512,编码维度768,则随机...
总结而言，position embedding和position encoding之间的关键区别在于，前者是通过学习得到的位置信息编码，而后者是基于三角函数的直接计算。尽管两者都可以有效处理序列数据中的位置信息，但在实际应用中，选择哪种方法取决于特定任务的需求和模型的性能考量。总的来说，position embedding通过学习增强模型对位置信...
position embedding：随网络一起训练出来的位置向量，与前面说的一致，可以理解成动态的，即每次训练结果可...
众所周知，transformer的attention机制本身是不带有位置信息的，因此对于文本序列，attention机制本身就会丢失...
Positional encoding有一些想象+实验+论证的意味，而编码的方式也不只这一种，比如把sin和cos换个位置，...
-, 视频播放量 1792、弹幕量 1、点赞数 68、投硬币枚数 29、收藏人数 54、转发人数 6, 视频作者 AI匠, 作者简介 创业公司知未智能CTO&创始人,微软&谷歌&认证社区AI专家,记录编程/AI相关内容,兴趣使然的终生学习UP,相关视频:词向量模型【Word2vec+BERT】| 原理到实战完
旋转位置编码论文详细解读(ROFORMER:ENHANCED TRANSFORMER WITH ROTARY POSITION EMBEDDING) 41:06 ASR1-Whisper paper(Robust Speech Recognition via Large-Scale Weak Supervision) 15:09 ASR2-SenseVoice paper(FunAudioLLM: Voice Understanding and Generation) 14:26 TTS1 CosyVoice-v1 paper 解读(LLM+flow...
1. 在机器翻译任务中,position embedding可以用来表示源语言和目标语言中不同位置的词语。例如,在源语言中,位置编码可以将句子中的每个位置与一个唯一的向量表示相对应,这样模型就能够根据位置信息更好地理解句子的语义。 2. 在文本分类任务中,position embedding可以用来表示句子中不同位置的词语。例如,在情感分析任务...