transformer位置编码如何去理解？
2023-12-06 阅读 110
Transformer模型中的位置编码是为了帮助模型理解序列中的单词的位置信息。在传统的循环神经网络（RNN）中，模型可以通过时间步来隐式地捕捉单词的位置信息。但是，Transformer模型中的自注意力机制并不具备时间步的概念，因此需要一种显式的方式来引入位置信息。
位置编码是一个矩阵，其维度与输入序列的维度相同。每个位置的编码是一个向量，其中包含了关于该位置的位置信息。在Transformer模型中，通常使用正弦和余弦函数来生成位置编码。具体来说，位置编码矩阵中的每个元素的值可以通过以下公式计算得到：
PE(pos, 2i) = sin(pos / 10000^(2i/d_model))
PE(pos, 2i+1) = cos(pos / 10000^(2i/d_model))
其中，pos表示位置，i表示维度索引，d_model表示输入序列的维度。这样，每个位置都有一个对应的位置编码向量。
位置编码与输入序列的词向量相加后，作为Transformer模型的输入。这样，模型就能够通过位置编码来区分不同位置的单词，并且在自注意力机制中考虑到位置信息的影响。位置编码的引入有助于模型更好地理解序列中单词的顺序关系，从而提升模型的性能。
更新于 2023年12月06日
