transformer周期性位置编码

在Transformer中，周期性位置编码是一种用于对输入序列中的位置信息进行编码的技术。它通过添加一个周期性函数来表示每个位置的编码，以便Transformer模型能够捕捉输入序列中的位置关系。

具体来说，周期性位置编码使用三角函数来生成位置向量。每个位置的编码由正弦和余弦函数的组合形成，其中函数的频率和偏移量都与位置有关。这种编码方式使得相邻位置之间的编码具有一定的相似性，从而帮助模型学习到输入序列中的周期性模式和位置关系。

周期性位置编码的好处是，它能够在不增加额外参数的情况下，为Transformer模型提供位置信息。通过将位置编码与输入的词向量相加，模型可以同时学习到词语的语义信息和位置信息，从而更好地理解输入序列。

需要注意的是，周期性位置编码不会影响输入embedding的原始特征。它只是为每个位置添加了一个额外的向量表示，用于表示位置信息。模型仍然可以利用原始的词向量特征进行学习和预测。

总而言之，周期性位置编码是Transformer模型中的一种技术，用于对输入序列中的位置信息进行编码。它通过添加周期性函数来表示每个位置的编码，从而帮助模型捕捉输入序列中的位置关系。这种编码方式不会影响输入embedding的原始特征。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Transformer的位置编码](https://blog.csdn.net/comli_cn/article/details/130427510)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [[深度学习] 自然语言处理---Transformer 位置编码介绍](https://blog.csdn.net/zwqjoy/article/details/120294257)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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