Position Embedding介绍一下
时间: 2023-03-30 21:04:33 浏览: 488
Position Embedding是一种在自然语言处理中常用的技术,用于将输入序列中的每个单词或字符位置信息编码为向量形式,以便于神经网络模型学习序列中单词或字符之间的相对位置关系。常见的Position Embedding方法包括绝对位置编码和相对位置编码,其中绝对位置编码是将每个位置映射为一个唯一的向量,而相对位置编码则是根据相对位置关系计算向量。这种技术在机器翻译、文本分类、语言模型等任务中都有广泛应用。
相关问题
Position Embedding
Position Embedding 是指在 Transformer 模型中,为了引入序列信息,对输入的序列中每个位置进行编码,以便模型能够理解输入序列中的顺序关系。
具体来说,Position Embedding 通过将正弦函数和余弦函数的值拼接起来,生成一个位置矩阵,该位置矩阵与输入的词向量矩阵相加,生成包含位置信息的词向量矩阵。
通常情况下,Position Embedding 的维度要与词向量的维度相同。在训练过程中,Position Embedding 是可学习的,因此模型可以根据输入序列的长度来自适应地学习位置信息。
Vit position embedding
在ViT(Vision Transformer)中,position embedding是用来为每个patch分配一个位置信息的。在NLP中,不同的词汇之间是有顺序的,因此需要位置编码来表示它们的相对位置。而在视觉领域,图像与图像之间是没有顺序的,但是ViT将图像划分为一个个patch,每个patch对应于NLP中的一个Token,并且每个patch都有一个位置。因此,在ViT中,为了引入位置信息,每个特征维度都加入了一个position embedding模块。这个position embedding模块会为每个patch生成一个位置向量,用来表示该patch在图像中的位置。在高分辨率图像做微调时,作者建议保持patch size不变,直接对position embedding向量进行插值处理,以适应不同分辨率的图像。具体来说,就是对position embedding向量进行插值,使其与新的图像分辨率相匹配。\[1\]\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [【ViT 微调时关于position embedding如何插值(interpolate)的详解】](https://blog.csdn.net/qq_44166630/article/details/127429697)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [关于ViT中pos embed的可视化](https://blog.csdn.net/weixin_41978699/article/details/122404192)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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