三、位置编码代码 classPositionalEncoding(nn.Module):def__init__(self,d_model,max_len=512):super(PositionalEncoding,self).__init__()# 位置矩阵self.encoding=torch.zeros(max_len,d_model)# 位置序列号position=torch.arange(0,max_len,dtype=torch.float).unsqueeze(1)# 向量维度索引_2i=torch.aran...
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。
常用的相对位置编码方法有Sinusoidal Positional Encoding 和 Learned Positional Encoding。其中,Sinusoidal Positional Encoding 是通过将正弦和余弦函数的不同频率应用于输入序列的位置来计算位置编码;Learned Positional Encoding 是通过学习一组可学习参数来计算位置编码。 (3)复杂编码-Complex embedding 在《Attention is al...
通过定义`positional_encoding`函数,实现了根据给定的模型维度(`d_model`)和长度(`length`),生成位置编码。该示例中,使用了正弦和余弦函数对每个位置进行编码,并通过matplotlib展示了第一个维度的编码结果。 - **代码2**:定义了一个PyTorch模块`PositionalEncoding`,该模块在初始化时生成一个正弦波式的位置编码表,并...
positionalencoding位置编码位置编码(Positional Encoding)是Transformer模型中用于处理序列数据的一种技术。由于Transformer模型没有使用循环神经网络(RNN)或卷积神经网络(CNN)等结构,无法自然地处理序列中单词的顺序信息,因此需要引入位置编码来为模型提供单词在序列中的位置信息。 位置编码通常采用正弦和余弦函数的形式,通过将...
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...
2.1 绝对位置编码及其外推 一般来说，绝对位置编码会加到输入中：在输入的第k个输入向量xk中加入位置...
在Transformer模型中,Positional Encoding用于将输入序列的位置信息转换为模型可以理解的形式。 Positional Encoding使用正弦和余弦函数来获取词的绝对位置信息,其中偶数位置使用正弦函数,奇数位置使用余弦函数。具体来说,对于序列中的每个词,都会有一个对应的Positional Encoding向量,该向量的元素由正弦和余弦函数的值组成。
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...
def positional_encoding(seq_len, d_model): """ 返回一个形状为 (seq_len, d_model) 的位置编码矩阵 """ pos = np.arange(0, seq_len).reshape(-1, 1) div = np.exp(np.arange(0, d_model, 2) * -(np.log(10000.0) / d_model)) pos_enc = np.zeros((seq_len, d_model)) pos_...