defget_positional_embeddings_2(N,d_model)->torch.Tensor:# 初始化[N, d_model]矩阵result=torch.ones(N,d_model)# 初始化pos和i的序列,这里必须进行unsqueeze(1),以符合广播机制pos=torch.arange(N).unsqueeze(1)i=torch.arange(d_model)div=10000**(i/d_model)term=pos/divresult[:,0::2]=torch...
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...
3. 代码实现 # Positional Encoding代码实现classPositionalEncoding(nn.Module):def__init__(self, d_model, dropout=0.1, max_len=5000):super(PositionalEncoding, self).__init__()# 偶数和奇数在公式上有一个共同部分,使用log函数把次方拿下来,方便计算# pos代表的是单词在句子中的索引,如max_len是128,...
二、Transformer的Positional Encoding是如何进行确定位置信息的呢? 首先说一下Transformer中位置编码是使用正余弦函数进行编码的,公式如下: 看到这个,肯定会有小伙伴提出疑问了,为什么是sin()、cos()函数呢?为什么里面是10000呢?小小脑袋,大大问号❓❓❓ 别急别急,咱们一个一个来。
如何构建一个非常合适的Positional encoding,是一个关键的问题,在原始论文中,作者采用了sin与con三角函数进行表示,但是并没有在文中解释为什么这么做,网上有很多材料进行分析,从傅里叶级数等进行分析,很有深度。知乎上,有位作者猛猿的回答, 简单易懂地解释了Positional encoding作用和实现方式,下面我们就沿着他的行文...
首先解释下论文中的公式,并给出对应代码,Positional Encoding 的公式如下: 对应代码实现如下: class PositionalEncoding(nn.Module): "Implement the PE function." def __init__(self, d_model, dropout, max_len=5000): super(PositionalEncoding, self).__init__() ...
通过训练学习 positional encoding 向量 使用公式来计算 positional encoding向量 试验后发现两种选择的结果是相似的,所以采用了第2种方法,优点是不需要训练参数,而且即使在训练集中没有出现过的句子长度上也能用。 计算positional encoding 的公式为: 在这个公式中: ...
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def getPositionEncoding(seq_len, d, n=...
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...