TENER 文中分析了 sinusoidal position embedding 的问题,这种位置编码的方式使得任意两个位置的编码 能够传递位置间的距离信息 。对于位置 t,t+k 的编码 PE_t,PE_{t+k} ,他们之间的点积受距离 k 影响: \begin{aligned} P E_{t}^{T} P E_{t+k}=& \sum_{j=0}^{\frac{d}{2}-1}\left[\sin...
最早的位置编码,也是最早的绝对位置编码,提出于Transformer论文中,被称为三角式位置编码(Sinusoidal Position Embedding);如公式2所示,三角式位置编码通过在输入\bm{x}_t,\bm{x}_s的嵌入维度上,依次加上不同频段的正余弦波, \begin{gathered} \bm{A}_{t,s}=\bm{q}_t^T\bm{k}_s=\left(\bm{x}_{t...
1.Learned Positional Embedding ,这个是绝对位置编码,即直接对不同的位置随机初始化一个postion embedding,这个postion embedding作为参数进行训练。 2.Sinusoidal Position Embedding ,相对位置编码,即三角函数编码。 下面详细讲下Sinusoidal Position Embedding 三角函数编码。 Positional Embedding和句子embedding是add操作,那么...
具体分析可以查看知乎文章,大概思路是通过正弦函数(Sinusoidal functions)来给每个位置向量一个独特编码,同时保留一定性质,和用 bit 表示数字类似。看看大概可视化结果。 比起需要学习的位置向量,正弦位置向量(Sinusoidal Position Embedding),如要扩展更长的位置向量也很简单,直接公式一套就行。实际实验推理时的外推性,发...
Sinusoidal位置编码的每个分量都是正弦或余弦函数,所以每个分量的数值都具有周期性。 并且越靠后的分量,波长越长,频率越低。 从每行来看,pos取值为1,2,3...,如果把1/100002i/d看作t,sin(t),sin(2t),sin(3t)...,就是sin(wt),每行就是某频率的正(余)弦函数; ...
Sinusoidal 位置编码 这是Transformer 原始论文中提出的位置编码方法。它通过使用不同频率的正弦和余弦函数来为每个位置产生一个独特的编码。选择三角函数来生成位置编码有两个良好的性质: 1)编码相对位置信息,数学上可以证明 PE(pos+k) 可以被 PE(pos) 线性表示, 这意味着位置编码中蕴含了相对位置信息。
在《Attention is all you need》里提到,Learned Positional Embedding和Sinusoidal Position Encoding两种方式的效果没有明显的差别。在论文 《Encoding Word Oder In Complex Embeddings》,实验结果表明使用Complex embedding相较前两种方法有较明显的提升。 1.4 位置向量与词向量 ...
But using binary values would be a waste of space in the world of floats. So instead, we can use their float continous counterparts - Sinusoidal functions. Indeed, they are the equivalent to alternating bits. Moreover, By decreasing their frequencies, we can go from red bits to orange ones...
第10 节· Transformer 的位置编码(Positional Embedding) 还记得我在第二部分最后提到的吗: 这个注意力机制忽略了位置信息。比如 Tigers love rabbits 和 Rabbits love tigers 会产生一样的注意力分数。 10.1、Transformer 论文中的三角式位置编码(Sinusoidal Positional Encoding) 现在我们来解决这个问题,为每一个输入...
三角函数式位置编码,一般也称为Sinusoidal位置编码,是Google的论文《Attention is All You Need》所提出来的一个显式解: 其中 , 分别是位置 的编码向量的第 , 个分量, 很明显,三角函数式位置编码的特点是有显式的生成规律,因此可以期望于它有一定的外推性。另外一个使用它的理由是:由于 ...