论文On Position Embeddings in BERT中的公式 (1) 描述了位置嵌入 (position embedding) 的一个性质 (preservation of the order of distances). 这里对其进行了一些变化, 表示如下: (1)|x−y|≤|x−z|⇒‖x→−y→‖≤‖x→−z→‖
图1:position embedding示意图(原图出自:The Illustrated Transformer) 原文和好多博客用这张图来演示transformer中position embedding的结果,“可以看到似乎图像从中间分隔成了两半,这是因为左边的值是通过 sin 函数生成的,右边的是通过 cos 函数生成的。合在一起构成了位置编码向量。”,但是position embedding的公式是: ...
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...
在 Transformer 模型中,词嵌入(Word Embedding)是输入层的关键部分,负责将离散的单词转换成连续的向量表示,以便模型能够理解和处理。然而,您提到的“Postin Embedding”可能是一个笔误,通常我们讨论的是“Position Embedding”(位置嵌入),它用于给模型提供单词在句子中的位置信息,因为 Transformer 模型本身是位置无关的。
super(PositionEmbeddingLayer, self).__init__(**kwargs) self.word_embedding_layer = Embedding( input_dim=vocab_size, output_dim=output_dim ) self.position_embedding_layer = Embedding( input_dim=sequence_length, output_dim=output_dim
Transformer的作者设计了一种三角函数位置编码方式,为每个不同位置的单词(token)单独生成一个位置向量(或者叫位置嵌入,即position embedding,缩写为PE)。 下面通过公式理解三角函数式位置编码: 从上面公式中可以看出: 为什么位置编码也是向量? 在Transformer中,每个词向量都是一个固定长度的向量,而位置编码是为了在不同位...
给定输入 word embedding 向量,然后对于输入向量通过矩阵进行第一次线性变换得到 Query 向量,Key向量,以及 Value 向量。 然后再对 Query 向量通过矩阵和进行第二次线性变换得到和,同理对 Key 向量通过矩阵和进行第二次线性变换得到和,对 Value 向量通过矩阵和进行第二次线性变换得到和,具体的计算公式如下所示: ...
Transformer的position embedding 为二维矩阵,维度跟输入embedding的维度一样,行表示词语,列表示词向量;pos表示词语在句子中的位置;i表示在该词语中,词向量所在的位置(在哪一个dimension)。因此,上述公式表示在每个...1.positionembedding位置编码我们为什么要引入位置编呢?主有以下几个原因: 文本是时序型数据,词与词之...
对于1,因为Transformer是多个token并行进行训练,如果没有 Position embedding 的化,Transformer 模型并不能捕捉序列的顺序,交换单词位置后 attention map 的对应位置数值也会进行交换,并不会产生数值变化,即没有词序信息。所以要把每个token的位置信息嵌入到attention map中。Transformer 采用一对三角函数sin、cos,避免了训...
1. 嵌入层(Embedding) Transformer 的编码器和解码器各有一个嵌入层(Embedding )。 在编码器中,输入序列被送入编码器的嵌入层,被称为输入嵌入(Input Embedding)。 在解码器中,目标序列右移一个位置,然后在第一个位置插入一个Start token 后被送入解码器的嵌入层。注意,在推理过程中,我们没有目标序列,而是循环...