当句子中的每个单词同时经过Transformer的Encoder/Decoder堆栈时,模型本身对于每个单词没有任何位置/顺序感 (permutation invariance)。 因此,仍然需要一种方法来将单词的顺序信息融入到模型中。 为了使模型能够感知到输入的顺序,可以给每个单词添加有关其在句子中位置的信息,这样的信息就是位置编码(positional embedding, P...
注:位置编码并非Transformer模型首创,在此之前也有人尝试在CNN中使用。 注:在深度学习中,一般将编码(encoding)是学习出来的称之为向量(embedding),有将位置信息"嵌入" 到某个向量空间的意思。例如Bert的位置向量就是学习得到,所以称为"Position Embedding"。而原始Transformers模型中位置向量的思路是通过规则(三角函数)...
Here “pos” refers to the position of the “word” in the sequence. P0 refers to the position embedding of the first word; “d” means the size of the word/token embedding. In this example d=5. Finally, “i” refers to each of the 5 individual dimensions of the embedding (i.e. ...
Embedding: 词嵌入部分,还是依据翻译来讲解,原句:"我爱吃苹果",翻译句:"I love eating apples"。这就是一对样本数据 对原局进行词嵌入,相当于对这个句子编码为一个数字矩阵,这里设定句子中每一个单词对应一个(1,embedding_dimension =512)的词向量,那么在原句中"我","爱",“吃”,“苹果”,这四个词通...
还有说其实会添加很多的不必要的参数学习等(issue地址:https://github.com/tensorflow/tensor2tensor/issues/1591,https://datascience.stackexchange.com/questions/55901/in-a-transformer-model-why-does-one-sum-positional-encoding-to-the-embedding-ra 不过我觉得实验才是真理,但似乎目前我还没有看到相关实验,...
实现transformer 模型时,必须编写自己的位置编码层。这个 Keras 示例展示了如何编写 Embedding 层子类: class PositionEmbeddingLayer(Layer): def __init__(self, sequence_length, vocab_size, output_dim, **kwargs): super(PositionEmbeddingLayer, self).__init__(**kwargs) ...
Transformer 模型中的位置编码(Positional Encoding)是为了让模型能够考虑单词在句子中的位置。 由于Transformer 的自注意力(Self-Attention)机制本身并不考虑单词的顺序,位置编码就成为了引入这种顺序信息的关键。 位置如图 位置编码(Positional Encoding)分别加到了输入嵌入(Input Embedding)和输出嵌入(Output Embedding)之后...
对于transformer模型的positional encoding有两种主流方式: (1)绝对位置编码: Learned Positional Embedding方法是最普遍的绝对位置编码方法,该方法直接对不同的位置随机初始化一个 postion embedding,加到 word embedding 上输入模型,作为参数进行训练。 (2)相对位置编码 ...
需要使用位置嵌入的原因也很简单,因为 Transformer 摈弃了 RNN 的结构,因此需要一个东西来标记各个字之间的时序 or 位置关系,而这个东西,就是位置嵌入 One possible solution to give the model some sense of order is to add a piece of information to each word about its position in the sentence. We cal...
In the transformer paper and in your tutorial the position encoding is just added (not appended) to the embedding vector, so its dimension stays the same. Doesn’t this “spoil” the working of the attention mechanism, as the tokens are thus modified? I assume it still works well enough...