transformer position embedding

### 回答1：
Transformer位置编码是一种用于在Transformer模型中对输入序列中每个位置进行编码的技术。它通过将每个位置映射到一个唯一的向量表示来实现。这些向量表示被添加到输入嵌入中，以便Transformer模型可以更好地理解输入序列中不同位置之间的关系。Transformer位置编码通常使用正弦和余弦函数来生成向量表示，这些函数具有周期性和可重复性，可以帮助模型更好地处理输入序列中的周期性模式。

### 回答2：
Transformer是一种用于处理序列数据的神经网络模型，它在自然语言处理领域的应用非常广泛。Transformers中的位置编码（position encoding）是一个非常重要的概念，它是该模型在处理文本序列时能够保留位置信息的关键。

位置编码是通过一种特殊的方式将每个输入序列中的单词位置信息嵌入到向量空间中。在Transformer中，位置编码是通过一个矩阵生成的，这个矩阵的维度大小为（序列长度 × 向量维度），其中序列长度是输入序列中单词的数量，而向量维度则是每个位置编码向量的维度。这个矩阵中的每一行都代表着一个位置编码向量，在输入序列中，每个单词都对应一个位置编码向量，通过将这个位置编码向量加入到单词向量中，模型可以在处理文本序列时保留单词的位置信息。

通常，位置编码向量是通过计算一个一组三角函数的结果来获得的。这个函数的参数是位置和索引，位置指的是在序列中的位置，而索引则是维度，它可以用来控制位置编码向量的不同特征，例如奇偶性和周期性等等。在计算这个函数的结果时，位置的信息被嵌入到向量中，并且这个位置编码向量会通过加权和的形式被嵌入到输入向量中，从而影响模型的输出。

总之，Transformer中的位置编码是非常重要的一步，它可以帮助模型保存输入序列中的位置信息，从而更好地处理序列数据。位置编码向量是通过一个特殊的函数计算得出的，它是由位置信息和索引信息组成的，通过加入到输入向量中，使得输入的向量不仅包含单词本身的信息，同时也包含了位置信息。

### 回答3：
Transformer 的编码器和解码器在进行自注意力机制计算时，需要为每一个输入或输出单词分配一个位置编码，以便模型在计算注意力时能够准确反映文本中的语序信息。这个位置编码的目的是为了能够让模型能够明确区分不同位置的单词，从而保留这些单词在文本中的相对位置关系。

位置编码是作为输入到模型中的一个向量，其维度和单词的嵌入向量的维度一致。在Transformer中，提出了两种位置编码的方式: 基于正弦函数和基于学习的方式。

基于正弦函数的位置编码，其计算公式如下：

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

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

其中，$pos$表示单词的位置，$i$和$d_{model}$表示位置向量的对应维度。

基于学习的方式，就是通过训练来学得位置编码，这种方式可以在避免手工编码时引入的误差的同时，也可以更好地适应特定任务的要求。

无论使用哪种方式，位置编码的作用都是为了让模型能够区分不同位置的单词以及它们在文本中的相对位置关系，从而更好地捕捉到文本中的序列信息，提高模型的性能。