Positional Encoding (位置编码) Self-attention(自注意力机制),点击跳转 Batch Norm & Layer Norm(批量标准化/层标准化),点击跳转 ResNet(残差网络),点击跳转 Subword Tokenization(子词分词法),点击跳转 组装:Transformer 这是Transformer系列的第一篇。这个笔记系列(即上方超链接)持续更新,欢迎大家一起来学习～ 本...
Transformer学习笔记一:Positional Encoding(位置编码) - 知乎 AIGC大模型八股整理(1):Transformer中的位置编码 - 知乎、 Attention Is All You Need
因此,Transformer是需要额外的处理来告知每个词语的相对位置的。论文《Attention is all you need》https://arxiv.org/abs/1706.03762中提到的一个Positional Encoding(位置编码)公式如下,它能将表示位置信息的编码添加到输入中,让网络知道每个词的位置和顺序。 位置向量公式 Transformer的作者设计了一种三角函数位置编码...
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/索引,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,其中...
Positional Encoding 由于Transformer 模型没有显式的顺序信息(没有循环神经网络的迭代操作),为了保留输入序列的位置信息&顺序关系,需要引入位置编码。位置编码是一种向输入嵌入中添加的特殊向量(不被训练的),用于表示单词或标记在序列中的位置。 相比起直接 concatenate ,直接相加似乎看起来会被糅合在输入中似乎位置信息...
最近我在学习 Transformer 结构的时候,发现其中的 positional encoding 很不好理解,尤其是其中的公式,为什么要这样设计,后来上网收集各种资料,方才理解,遂于此写一篇文章进行记录 首先你需要知道,Transformer 是以字作为输入,将字进行字嵌入之后,再与位置嵌入进行相加(不是拼接,就是单纯的对应位置上的数值进行加和) ...
和Transformer Encoder不同的是，因为Encoder具有位置不变性，DETR将positional encoding添加到每一个Multi-Head Self-Attention中，来保证目标检测的位置敏感性。1.1.2 Decoder 因为Decoder也具有位置不变性，Decoder的 个object query(可以理解为学习不同object的positional embedding)必须是不同，以便产生不同的结果，...
Transformer 模型中的positional encoding(位置编码)计算理解(2), 以下(以上)内容(参考):https://www.bilibili.com/video/BV1Di4y1c7Zm?p=2&vd_source=6292df769fba3b00eb2ff1859b99d79e importnumpyasnp
1.每个位置有一个唯一的positional encoding. 2.两个位置之间的关系可以通过他们位置编码间的仿射变换来建模(获得) 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,...
由于Transformer模型没有循环结构，因此需要引入位置编码（Positional Encoding）来表示序列中元素的位置信息。位置编码是一种可学习的向量表示，与输入文本的词嵌入（Word Embedding）相加，从而使模型能够学习位置相关的知识。多头自注意力 多头自注意力（Multi-Head Attention）是Transformer模型的核心组成部分。它包括多个...