也就是根据sin和cos的单调关系来构造这个位置向量,维数和词向量相同,直接把它和词向量相加就得到了最终encoding的结果。(这部分就是上面结构示意图中模型输入那块的结构) 原文作者经过测试,发现这种位置向量和需要学习参数的位置向量效果基本一样,于是就采用了这种无需学习的表示方法。此外,由于sin和cos本身可以通过线性...
分别取代成由sin和cos表示，这个目的是可以通过sin和cos的定律，让这个新向量不仅表示John这个单词的意义...
在编码器的基本结构中,在输入input embedding之后,首先进入的是Position Encoding,我们可以发现,在Encoder中没有类似于RNN的结构,所有在这里,论文加入的Position Encoding来提供每一个字的顺序信息。 对于位置信息的计算,论文中采用的是sin和cos函数来计算的,具体的计算公式为: 其中pos指的是句子中字的位置,pos∈[0,...
因为Transformer不像RNN那样的循环结构有前后不同时间步输入间天然的先后顺序,所有的时间步是同时输入,并行推理的,因此在时间步的特征中融合进位置编码的信息是合理的。 位置编码可以有很多选择,可以是固定的,也可以设置成可学习的参数。 这里,我们使用固定的位置编码。具体地,使用不...
位置编码可以有很多选择,可以是固定的,也可以设置成可学习的参数。这里,我们使用固定的位置编码。具体地,使用不同频率的sin和cos函数来进行位置编码,如下所示: 其中pos代表时间步的下标索引,向量 也就是第pos个时间步的位置编码,编码长度同Embedding层,这里我们设置的是512。上面有两个公式,代表着位置编码向量中的元...
这里,我们使用固定的位置编码。具体地,使用不同频率的sin和cos函数来进行位置编码,如下所示: 其中pos代表时间步的下标索引,向量 也就是第pos个时间步的位置编码,编码长度同Embedding层,这里我们设置的是512。上面有两个公式,代表着位置编码向量中的元素,奇数位置和偶数位置使用两个不同的公式。
sin\cos position1 position2 视觉应用 虽然Transformer结构在NLP领域得到了广泛的应用,但是在视觉领域的应用仍然有限。在视觉领域,attention或者是和CNN网络共同使用或者是代替CNN中特定的组件。想要将Transformer应用到视觉任务中,我们首先需要构建一些类似于VGG、ResNet之类的backbone。
freqs_cos=reshape_for_broadcast(freqs_cos,xq_r)# freqs.shape = (1,T,1,Cc) freqs_sin=reshape_for_broadcast(freqs_sin,xq_r) xq_out_r=xq_r*freqs_cos-xq_i*freqs_sin# (ac-bd) # shape = # (B,T,nhead,Cc) xq_out_i=xq_r*freqs_sin+xq_i*freqs_cos# (ad+bc) * i ...
newaxis, :], d_model) # apply sin to even indices in the array; 2i sines = np.sin(angle_rads[:, 0::2]) # apply cos to odd indices in the array; 2i+1 cosines = np.cos(angle_rads[:, 1::2]) pos_encoding = np.concatenate([sines, cosines], axis=-1) pos_encoding = pos...
xk_out_i = xk_r * freqs_sin + xk_i * freqs_cos # (ad+bc) * i # now we stack r,i -> [r,i,r2,i2] xq_out = torch.stack([xq_out_r, xq_out_i], dim=-1) # (B,T,nhead,Cc,2) xk_out = torch.stack([xk_out_r, xk_out_i], dim=-1) # (B,T,nhead,Cc,2) ...