transformer位置编码

Transformer模型中的位置编码是为了将语言序列中的位置信息加入到模型中，使得模型能够更好地处理序列中的顺序信息。位置编码是通过在输入嵌入向量中添加一个表示位置信息的向量来实现的。

具体来说，在Transformer模型中，假设输入序列的长度为n，每个单词的嵌入向量的维度为d。那么，对于序列中的每个位置i和每个维度j，位置编码的值是：

$PE_{(i, j)} = sin(\frac{i}{10000^{2j/d}})$，当j为偶数时；

$PE_{(i, j)} = cos(\frac{i}{10000^{2(j-1)/d}})$，当j为奇数时。

其中，PE表示位置编码，i表示单词在序列中的位置，j表示嵌入向量中的维度。

通过将位置编码与单词的嵌入向量相加，就可以得到每个单词的最终输入表示，包括位置信息。这样，Transformer模型就能够更好地理解序列中的顺序信息，从而更加准确地进行自然语言处理任务。