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。
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: ...
最近开始学习transformer,在学到position embedding 不是很理解公式的具体含义,现将我的一些学习心得总结如下: 首先,我们应当清楚不同于卷积神经网络在处理输入时是顺数处理的;在transformer中,输入被embedding后每个元素都对应一个X向量,然后这些向量被并行处理。以自然语言处理为例,输入中文:“学习机器学习”每个字会被...
classPositionEmbeddingLayer(Layer):def__init__(self, sequence_length, vocab_size, output_dim, **kwargs): super(PositionEmbeddingLayer, self).__init__(**kwargs) self.word_embedding_layer=Embedding( input_dim=vocab_size, output_dim=output_dim ) self.position_embedding_layer=Embedding( input_...
Transformer模型:Position Embedding实现 在自然语言处理(NLP)中,Transformer 模型是一个非常重要的里程碑,它通过自注意力(self-attention)机制极大地提高了处理序列数据的能力。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...
Transformer模型:Position Embedding实现 在自然语言处理(NLP)中,Transformer 模型是一个非常重要的里程碑,它通过自注意力(self-attention)机制极大地提高了处理序列数据的能力。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...
所以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token单独生成一个位置向量(或者位置嵌入,即position embedding,缩写为PE)。下面的公式是位置编码的公式,但是论文及网上其他文章对公式解释不是很清楚,所以我在此采用例子来帮助初学者理解。
(1)输入层(Embedding) Token Embeddings:将单词或字词转换为固定维度的向量。 Segment Embeddings:用于区分句子对中的不同句子。 Position Embeddings:由于Transformer模型本身不具备处理序列顺序的能力,所有需要加入位置嵌入来提供序列中单词的位置信息。 (2)编码层(Transformer Encoder) ...
旋转位置编码RoPE(Rotary Position Embedding)是一种Transformer模型中的位置编码策略,它广泛应用于LLama,ChatGLM等大模型,本篇先介绍RoPE的实现步骤和源码,再深入讲解RoPE涉及到的数学原理,力求做到从易到难,学习曲线平滑。内容摘要位置编码知识准备 旋转位置编码的本质和计算流程 旋转位置编码如何表达相对位置信息 旋转...
由于ImageNet预训练的ViT是使用224*224的图像分辨率，而ReID通常使用的分辨率不会是224*224，这造成了position embedding的维度不一样。因此，我们将position embedding按照空间位置进行插值来加载预训练的position embedding参数。此外，还有一个涨点的tricks是对图像进行patch分块的时候可以让相邻的patch之间有一定的overlap...