RNN在transformer 中的位置编码

相比于RNN，Transformer使用位置编码（Positional Encoding）来捕捉输入序列中的位置信息。位置编码是在输入序列的词嵌入向量上加上一个位置编码向量，使得同一个位置的不同词的嵌入向量在位置编码的影响下有所不同，从而捕捉不同位置的信息。位置编码的计算公式如下：

$$
PE_{(pos, 2i)} = \sin(pos/10000^{2i/d_{model}})
$$

$$
PE_{(pos, 2i+1)} = \cos(pos/10000^{2i/d_{model}})
$$

其中，$pos$代表输入序列中的位置，$i$代表嵌入向量的维度下标，$d_{model}$代表嵌入向量的维度。位置编码向量的维度和嵌入向量的维度相同，两者相加后作为Transformer的输入向量。位置编码的设计考虑到了正弦和余弦函数的周期性质，可以有效地表达不同位置的信息。

相关问题

transformer中位置编码

在Transformer模型中，由于没有像RNN和CNN那样的明显的位置信息，为了将输入序列中的位置信息引入模型，需要使用位置编码（position encoding）。位置编码是将每个位置的信息编码成一个固定长度的向量，然后将其加到输入嵌入向量中。位置编码的形式通常是一个正弦函数和一个余弦函数的组合，公式如下：

$$
PE_{(pos,2i)}=sin(pos/10000^{2i/d_{model}})
$$

$$
PE_{(pos,2i+1)}=cos(pos/10000^{2i/d_{model}})
$$

其中，$PE_{(pos,i)}$表示位置编码矩阵中第 $pos$ 个位置，第 $i$ 个维度的值；$d_{model}$表示模型嵌入向量的维度；$i$ 表示位置编码矩阵中的维度，从0开始。这种位置编码方式可以使得模型在处理输入序列时，既考虑了每个位置的内容信息，也考虑了位置信息。

RNN transformer

RNN Transformer是一种结合了RNN (Recurrent Neural Network) 和 Transformer 的深度学习模型。在传统的Transformer模型中，输入序列的每个位置都被同时处理，而RNN模型则是逐个元素地处理序列。RNN Transformer结合了这两种方法的优点，使得模型可以在处理长序列时更加有效。

RNN Transformer的主要思想是使用Transformer的自注意力机制来建立全局上下文，同时使用RNN来处理序列中的顺序信息。这样做的好处是，模型可以更好地捕捉长期依赖关系，并且在处理长序列时可以降低计算复杂度。

具体来说，RNN Transformer首先使用RNN模型对输入序列进行编码，然后使用Transformer的自注意力机制来获得全局上下文表示。该模型可以用于各种自然语言处理任务，如机器翻译、文本生成和语言模型等。

请注意，上述对RNN Transformer的描述是一种常见的方法，实际上，不同的研究者和开发者可能会有不同的实现和改进方式。