位置编码（Position Encoding）是一种维持序列中词元顺序信息的方案。本回答分为四个部分：什么是位置编码...
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)直接计算出来,不涉及学习过程,称为Position Encoding。 注(2024.04.23):...
作者称这种“信息片段”为positional encoding。 一个直观的想法是在[0, 1]区间内为每个time-step分配一个数值,其中0表示第一个单词,1表示最后一个time-step,即最后一个单词。这种方法存在一个问题,即无法确定在一个特定范围内存在多少个单词。也就是说,在不同的句子中,time-step的delta没有一致的含义。 time...
这里的positional_encoding也是一个d_model维度的向量。（在原论文里，d_model = 512）...
理解Transformer论文中的positional encoding,和三角函数有什么关系 关注这个问题有一段时间了,一直没有看到太满意的回答,来讲一下我的见解。 首先,需要明确的是,建模位置信息(无论是绝对位置还是相对位置)并不是必须用到三角函数,否则fairseq和BERT中使用的positional embedding也不会奏效了。我想,作者在这里使用正余弦...
关于Transformer模型中的位置编码(PositionalEncoding),其主要作用是什么?A.表示词汇的上下文关系B.提供单词的绝对位置信息C.加速模型训练速度D.减少模型过拟合的答案是什么.用刷刷题APP,拍照搜索答疑.刷刷题(shuashuati.com)是专业的大学职业搜题找答案,刷题练习的工具.
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...
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...
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def getPositionEncoding(seq_len, d, n=...