sinusoidal position embeddings 理解Sinusoidal Position Embeddings(正弦位置编码)是自然语言处理(NLP)中Transformer模型的一个组成部分,用于为模型提供单词在序列中的位置信息。这种编码方法是由Vaswani等人在2017年的论文《Attention is All You Need》中提出的。 正弦位置编码的基本思想是将位置信息编码到正弦和余弦函数中...
那么,什么是sinusoidal position embeddings呢?在Transformer模型中,每个位置都会被编码为一个向量。而sinusoidal position embeddings则是一种通过正弦和余弦函数来生成位置向量的方法。具体来说,给定一个位置i和embedding维度d,sinusoidal position embeddings会生成一个大小为d的向量,其中的每个元素由正弦和余弦函数计算得到。
W_V=torch.randn(embedding_dim,embedding_dim,dtype=torch.float32)# 定义 self-attention 计算函数defself_attention(embeddings,W_Q,W_K,W_V):# 计算 Q, K, VQ=torch.matmul(embeddings,W_Q)K=torch.matmul(embeddings,W_K)V=torch.matmul(embeddings,W_V)# 计算注意力分数scores=torch.matmul(Q,K....