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
Transformer的Attention本身是没有处理词序(Token序)的机制,如果没有额外信息,即使打乱Tokens之间顺序后输入Attention Block中,对它的区别并不大。 因此就需要通过添加Postional Encoding在输入Token时将Token的时序信息一并加入。 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...
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,就是单纯的对应位置上的数值进行加和) 需要使用位置...
Transformer中的位置编码(Positional Encoding)标准位置编码原理上Transformer是无法隐式学到序列的位置信息的,为了可以处理序列问题,Transformer提出者的解决方案是使用位置编码(Position Encode/Embedding,PE) . 大致的处理方法是使用sin和cos函数交替来创建位置编码PE, 计算公式如下:...
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...
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 ...
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...
Our experiments evaluate the efficacy of different positional encoding techniques. We trained 2 graph transformer models on 2 different open-source datasets using 6 different positional encoding techniques. Models: GOAT and NAGphormer We used two graph transformer models: ...
这样就可以证明,transformer架构在没有Positional Encoding计算的情况下具有置换等变性,换句话说,输入序列中元素的排列方式不会影响模型对它们的处理方式,只是输出的顺序相应地改变。 3. 添加Positional Encoding之后的影响 加入Positional Encoding之后,置换后的输入为: ...