transformer中位置编码

在Transformer模型中，由于没有像RNN和CNN那样的明显的位置信息，为了将输入序列中的位置信息引入模型，需要使用位置编码（position encoding）。位置编码是将每个位置的信息编码成一个固定长度的向量，然后将其加到输入嵌入向量中。位置编码的形式通常是一个正弦函数和一个余弦函数的组合，公式如下：

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

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

其中，$PE_{(pos,i)}$表示位置编码矩阵中第 $pos$ 个位置，第 $i$ 个维度的值；$d_{model}$表示模型嵌入向量的维度；$i$ 表示位置编码矩阵中的维度，从0开始。这种位置编码方式可以使得模型在处理输入序列时，既考虑了每个位置的内容信息，也考虑了位置信息。

相关问题

transformer 相对位置编码

Transformer 相对位置编码是一种在 Transformer 模型中用于处理输入序列的位置信息的技术。在传统的 Transformer 模型中，输入序列的位置信息是通过绝对位置编码来表示的，即为每个位置分配一个固定的向量表示。

相对位置编码则引入了相对位置信息，将每个位置与其它位置的相对距离进行编码。这种编码方式能够更好地捕捉输入序列中不同位置之间的关系和依赖。

相对位置编码的一种常见方法是使用相对位置矩阵，即为每对位置之间的相对距离分配一个向量表示。这些向量可以通过训练来学习得到，也可以事先设计好。

通过使用相对位置编码，Transformer 模型能够更好地处理序列中的位置信息，从而提高对序列的建模能力和表达能力。这对于涉及时间序列、自然语言处理等任务非常有用。

vision transformer的位置编码

Vision Transformer 的位置编码是通过将位置信息编码为一个向量序列，然后将其添加到输入嵌入向量中来实现的。这个向量序列包含了每个位置的横向位置编码和纵向位置编码，以及通道位置编码。这些编码可以被视为一个三维矩阵，其中每个元素都对应着某个像素点的位置信息。

通常情况下，位置编码是通过使用正弦和余弦函数来生成的。这些函数有助于保留位置之间的相对关系，从而允许模型学习到更好的图像特征表示。具体地说，横向位置编码和纵向位置编码是通过使用不同频率的正弦和余弦函数来生成的，而通道位置编码则是通过在输入嵌入向量中添加一个可训练的可学习参数来实现的。

在Vision Transformer中，位置编码的添加可以帮助模型捕捉到图像中的空间信息，从而提高其性能。