Position Embedding和Position Encoding都是在自然语言处理(NLP)中用于处理序列数据的技术,特别是用于处理语言中单词或字符的顺序信息。 1、Position Embedding(位置嵌入): 在Transformer等深度学习模型中,输入的序列数据通常被转换为词嵌入(word embedding)或字符嵌入(character embed
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：...
embedding是指学习出来的encoding，是将位置信息“嵌入”到某个空间的意思。
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...
Position embedding是一种方法，通过将位置信息编码为向量，将这种编码加入到模型的输入中。这些向量是通过学习得到的，即模型在训练过程中调整这些向量，以适应输入序列的位置信息。BERT是一个典型的例子，其中使用了位置嵌入来捕捉词语在句子中的位置关系，从而提高模型的性能。相比之下，position encoding是另...
问position embedding和position encoding有什么区别众所周知，transformer的attention机制本身是不带有位置信息...
如何理解Transformer论文中的positional encoding,和三角函数有什么关系? 前言rnn中,建模是有序的,位置信息天然就学习了,但transformer中,由于self-attention的计算方式,导致位置信息丢失,需要补充学习。在如何补充上,大体有两种方法。第一种,embeding,大体思路是给定初始值,然后跟着学习,具体参看文章《Convolutional Sequence...
Transformer引入了Position Encoding的概念，通过它使得模型能够捕捉不同顺序的序列差异。这通过将位置转换为不同的向量实现，确保了即使元素相同但顺序不同的序列，其计算结果也存在差异性。这正是BERT中的Position Embedding所强调的直观目标。在设计Position Encoding时，需要考虑一系列约束和目标。首先，确保...
这说明position encoding不具备方向性。 论文后面还证明了这种距离的感知在后面的self-attention中也被打破了。 总结: 本文介绍了position encoding的一些演化过程和Transformer中的position encoding的形式和存在的问题,Bert中的position embedding已经变成了可训练的方式,估计也是发现了这个问题吧。。。 参考:...
大模型基础组件 Position Encoding的概述如下：Learned Positional Embedding：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。