Transformer输入数据的编码

Transformer模型是一种基于自注意力机制的神经网络模型，它在自然语言处理领域中广泛应用。其输入数据编码主要分为两个部分：

1. 词嵌入（Word Embedding）：将文本中的每个词转换成一个向量表示，这些向量被称为词嵌入向量。词嵌入向量的维度一般比较低，例如在BERT模型中，词嵌入向量维度为768。

2. 位置编码（Position Encoding）：由于Transformer模型并没有像循环神经网络一样依赖于时间步的顺序，因此需要一种方式来对输入数据的位置信息进行编码。位置编码是一种与词嵌入相加的方式来表示位置信息的方法，它可以让模型区分不同位置的词语。

通过词嵌入和位置编码，Transformer模型将输入序列中的每个词语转换成了一个向量表示，并通过自注意力机制对这些向量进行加权求和得到了最终的编码结果。