可以解释一下positional encodings和 embeddings的区别吗
时间: 2023-06-08 08:07:19 浏览: 55
当我们使用神经网络来处理语言时,我们需要将输入的文本(例如单词或字符)转换为可以用于神经网络处理的数值表示。这种转换称为嵌入(embedding)。然而,在自然语言处理的序列数据中,单词或字符的顺序也非常重要。为了准确建模这些信息,我们需要将位置信息合并到我们的嵌入中。这些位置信息就是位置编码(positional encoding)。因此,区别在于,前者是将文本转换为数值表示的过程,而后者是将位置信息合并到这些数值表示中以捕获序列信息的方法。
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解释一下 Positional argument after keyword argument
Positional argument after keyword argument 是一个 Python 中的错误提示,意思是在函数调用中出现了关键字参数之后还有位置参数。在 Python 中,函数参数可以按照位置顺序传递,也可以使用关键字传递。当使用关键字传递参数时,必须先传递所有的关键字参数,然后才能传递位置参数。如果在传递关键字参数之后还有位置参数,就会出现这个错误。
例如,假设有一个函数 foo,定义为:
```python
def foo(a, b, c):
print(a, b, c)
```
那么调用 foo 函数时,以下是正确的方式:
```python
foo(1, 2, 3) # 1 2 3
foo(a=1, b=2, c=3) # 1 2 3
foo(c=3, b=2, a=1) # 1 2 3
```
但以下方式就会出现 Positional argument after keyword argument 的错误:
```python
foo(a=1, 2, 3)
```
因为在关键字参数 a=1 后还有位置参数 2,这个错误就会被触发。
absolute positional embeddings是什么
Absolute positional embeddings是Transformer模型中的一种位置编码方式。它是一种用于将序列的位置信息嵌入到Transformer模型中的技术,用于处理输入序列的相对位置和绝对位置。与相对位置编码不同,绝对位置编码不仅考虑了当前token的位置,还考虑了整个序列的位置,因此可以更好地捕捉长序列中的位置信息。
在绝对位置编码中,每个token的位置信息被编码为一个固定大小的向量,该向量的值仅取决于该位置,而不受序列中其他位置的影响。这些位置向量可以被预先计算并加入到输入嵌入矩阵中。在Transformer模型中,绝对位置编码是通过加上位置向量来实现的,这使得模型能够更好地处理输入序列中的位置信息。