positional embedding

### 回答1：
位置编码是一种在自然语言处理中常用的技术，用于将输入序列中每个单词的位置信息编码成向量形式，以便于神经网络模型进行处理。在Transformer模型中，位置编码是通过一组正弦和余弦函数来实现的，这些函数的周期性特征可以帮助模型捕捉序列中不同位置之间的关系。位置编码可以提高模型的性能和泛化能力，尤其在处理长序列时效果更为明显。

### 回答2：
定位嵌入（positional embedding）是神经网络中用来表示序列数据中每个位置的信息的方法。在自然语言处理中，定位嵌入常用于对语言模型的输入进行编码。在序列中，每个位置通常只包含词汇信息，无法表达该位置与其他位置的相对关系。通过使用定位嵌入，网络可以从位置的角度理解序列数据。

定位嵌入的实现方法很多，其中较常见的是使用正弦和余弦函数。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$pos$表示位置，$i$表示维度，$d_{model}$表示模型的维度。这样，每个位置都会被编码为一个$d_{model}$维的向量，使得网络能够学习位置之间的相对关系。

定位嵌入是Transformer模型（一种用于自然语言处理的神经网络模型）中必不可少的部分。在Transformer中，定位嵌入被加到词向量（word embedding）上，得到输入嵌入（input embedding），以便用于神经网络的前向计算。通过引入定位嵌入，网络可以更好地处理输入中的位置信息，从而提高对序列数据的理解能力。

### 回答3：
Positional embedding（位置编码）是一种处理自然语言处理中序列信息的技术。在自然语言处理中，文字通常是以序列的形式呈现，而每个字或词在句子中的位置也十分重要。关于位置信息的处理，我们可以考虑用one-hot编码的方式，但是这种方式退化成了将“位置”作为另一种与语言无关的特征集合，难以处理序列中不同位置之间的关系。这个问题可以通过位置编码来解决。

位置编码的做法是，为每个序列位置设置一个数学向量，这个向量将位置定为其唯一的特征，并且向量之间反映了位置信息之间具有的关系。在深度学习中最常用的位置编码方式是Sine-Cosine函数。

具体而言，我们可以将句子中每个单词的位置编码矢量加到该单词的嵌入向量中。这样，每个单词嵌入向量的不同分量就反映了单词在句子中的位置，从而让神经网络能够更好地处理序列数据。

实际上，由于位置编码反映了序列中单词位置的信息，使得同样的单词在句子不同位置时得到的嵌入向量具有差别，可以更好地反映单词在句子中的不同语义。位置编码对于序列信息的捕捉有很大的促进作用，可以有效地增加神经网络的表达能力，提高对序列的建模能力。