位置编码(Positional Encoding)在transformer中的位置如下图,他位于 encoder/decoder 和 Input/Output 之间。 位置编码出现的意义是为了让模型更好的理解单词的位置信息。由于transformer的self-attention对输入序列的处理是完全平行的,它只关心向量之间的相对相似性,而不关心这些向量在序列中的具体位置,具体原因会在self-a...
在transformer的encoder和decoder的输入层中,使用了Positional Encoding,使得最终的输入满足: input = input\_embedding + positional\_encoding 这里,input_embedding是通过常规embedding层,将每一个token的向量维度从vocab_size映射到d_model,由于是相加关系,自然而然地,这里的positional_encoding也是一个d_model维度的向量。
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 Transfo...
2*i+1] = np.cos(k/denominator) return P P = getPositionEncoding(seq_len=100, d=51...
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...
位置编码(Positional encoding)可以告诉Transformers模型一个实体/单词在序列中的位置/索引,这样就为每个位置分配一个唯一的表示。虽然最简单的方法是使用索引值来表示位置,但这对于长序列来说,索引值会变得很大,这样就会产生很多的问题。 位置编码将每个位置/索引都映射到一个向量。所以位置编码层的输出是一个矩阵,其中...
Transformer 中的 Positional Encoding 最近我在学习 Transformer 结构的时候,发现其中的 positional encoding 很不好理解,尤其是其中的公式,为什么要这样设计,后来上网收集各种资料,方才理解,遂于此写一篇文章进行记录 首先你需要知道,Transformer 是以字作为输入,将字进行字嵌入之后,再与位置嵌入进行相加(不是拼接,就是...
transformer中的positional encoding(位置编码)计算理解 博客: https://avoid.overfit.cn/post/dc84ff7287e540b48da2eadfabd306bc 视频; https://www.bilibili.com/video/BV1Di4y1c7Zm?p=2 在人类的语言中,单词的顺序和它们在句子中的位置是非常重要的。如果单词被重新排序后整个句子的意思就会改变,甚至可能变得...
14 Transformer之位置编码Positional Encoding (LIaky77编辑于 2024年11月08日 09:33 (1)为什么transformer需要位置编码 attention优点: 全局感知 并行化计算 attention缺点: 计算开销大 可以并行,也就是词与词之间不存在顺序关系,两个相同的词在不同的位置,计算得到的结果是相同的(打乱一句话,其每个词的词向量计算...
我在学习NLP的时候,围绕着我不懂得技术点,逐个击破,以此期望能够把各个模块理解的更深入,使我在今后的学习中,能够更深入的分析,让自己更通透。接下来切入正题,介绍下Transformer中需要使用的Positional encoding,它主要为Transformer这种并行计算模型,难以理解输入句子的语序而针对性设计的。