nn.Parameter( th.randn(embed_dim, spacial_dim ** 2 + 1) / embed_dim ** 0.5 )为什么是相对编码
时间: 2023-04-03 20:01:53 浏览: 55
我可以回答这个问题。nn.Parameter( th.randn(embed_dim, spacial_dim ** 2 1) / embed_dim ** .5 )是相对编码,因为它使用了随机初始化的权重矩阵来表示输入数据中的相对位置信息。这种相对编码方法可以提高模型的性能,因为它可以更好地捕捉输入数据中的位置信息,从而提高模型的准确性。
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nn.Parameter( th.randn(embed_dim, spacial_dim ** 2 + 1) / embed_dim ** 0.5 )是什么意思
这是一个 PyTorch 中的 nn.Parameter 对象,它包含一个大小为 (embed_dim, spacial_dim ** 2 + 1) 的张量,张量中的元素是从正态分布中随机生成的,并且除以了 embed_dim 的平方根。这个对象通常用于神经网络中的参数初始化。
positional_embedding = nn.Parameter(torch.randn(spacial_dim ** 2 + 1, embed_dim) / embed_dim ** 0.5)
这段代码是在定义一个可学习的参数 positional_embedding,用于对输入序列进行位置编码。其中,spacial_dim 表示序列的长度,embed_dim 表示每个位置编码的维度。
具体地,positional_embedding 的形状为 (spacial_dim ** 2 + 1, embed_dim),其中第一行表示一个特殊的位置编码,用于表示输入序列中的 padding 部分。其余的位置编码按照一定规律进行生成,以表示输入序列中每个位置的相对位置关系。
在生成位置编码时,作者使用了一个公式:
$$PE_{(pos,2i)} = \sin(pos/10000^{2i/d_{\text{model}}})$$
$$PE_{(pos,2i+1)} = \cos(pos/10000^{2i/d_{\text{model}}})$$
其中 $PE_{(pos,2i)}$ 和 $PE_{(pos,2i+1)}$ 分别表示位置编码矩阵中第 pos 行的第 2i 和 2i+1 个元素的值,$d_{\text{model}}$ 表示模型的维度。这个公式在 Transformer 中被广泛使用,可以有效地表达不同位置的相对距离。