transformer中input embedding

Transformer中的输入嵌入（input embedding）是将输入序列中的每个元素转换为一个向量表示。在Transformer中，输入嵌入实际上是由两个步骤组成的：位置编码（position encoding）和词嵌入（word embedding）的相加。

词嵌入是将输入序列中的每个单词或标记转换为一个固定长度的向量表示。常用的词嵌入方法包括Word2Vec、GloVe和BERT等。这些方法通过对大规模语料库进行训练，学习单词之间的语义关系，并为每个单词分配一个向量。

位置编码是为了捕捉输入序列中每个元素的相对位置信息。在Transformer中，为了避免使用循环神经网络或卷积神经网络依赖于位置顺序的限制，使用了一种特殊的位置编码方式。位置编码是通过在词嵌入向量中添加一个位置信息向量来实现的。这个位置信息向量与词嵌入向量具有相同的维度，但其值根据元素在序列中的位置进行编码。

最后，将词嵌入向量和位置编码向量按元素相加，得到最终的输入嵌入表示。这样，Transformer可以同时利用词嵌入和位置编码的信息来进行后续的处理，如自注意力机制和全连接神经网络。