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。
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: PEt,2i=sin(t/100002i/d),PEt,2i+1=cos(t/100002i/d), 在这个公式中,t表...
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 ...
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 ...
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...
在 Transformer 结构的模型中，Attention模块的值与顺序无关，因此需要加入位置编码以确定不同位置的 token...
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...
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或位置,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...