positional embeding
时间: 2024-09-12 18:02:40 浏览: 24
Positional embedding是自然语言处理和计算机视觉中常用的一种技术,用于捕捉序列数据(如文本或图像)中的顺序信息。它赋予每个元素(比如单词或像素)一个向量表示,其中包含了该元素在序列中的位置信息。
在Transformer架构中,有两种主要类型的 positional encoding:
1. **绝对位置编码**[^1]:这些编码通常是与词序无关的固定向量,例如在传统的词嵌入模型中,每个词汇对应一个预定义的向量。它们不随位置变化而变化。
2. **相对位置编码**:如CrossFormer中提到的动态位置偏置,它是基于两个元素之间的相对距离计算的。通过一个MLP(多层感知机),模型接收一对元素的相对位置作为输入,输出一个特定维度的偏置,这反映了这两个元素之间的确切关系。
相对位置编码允许模型直接学习不同位置对的依赖性,这对于长距离依赖性任务尤其重要。相比之下,绝对位置编码可能在处理长序列时效率较低,因为它们无法捕捉更复杂的顺序模式。
举例来说,在Vision Transformer中,如果使用绝对位置编码,你可以这样创建一个简单的编码矩阵:
```python
# 假设我们有图片宽度W和高度H
position_ids = torch.arange(0, W*H).unsqueeze(0) # 创建一个大小为(1, W*H)的张量
# 使用预先定义的绝对位置编码矩阵
abs_pos_embedding = get_absolute_position_encoding(W*H) # 假设get_absolute_position_encoding是个函数
# 加载到图像特征上
image_features += abs_pos_embedding[position_ids]
```
然而,如果使用的是相对位置编码,会涉及到一个动态计算过程,通常在Transformer的自注意力层中应用。