transformer的embedding怎么翻译

Transformer的embedding可以翻译为"变换器的嵌入"。Transformer模型中，嵌入是将输入序列中的每个单词或符号映射到一个连续向量空间中的过。这个过程可以将离散的符号表示转换为连续的向量表示，从而更好地捕捉单词之间的语义关系。

Transformer模型中的嵌入层由两部分组成：位置嵌入和词嵌入。位置嵌入是为了捕捉输入序列中单词的位置信息，而词嵌入则是为了捕捉单词的语义信息。

具体来说，位置嵌入使用了一种特殊的编码方式，将输入序列中每个位置的索引映射为一个固定长度的向量。这样，模型就能够通过位置嵌入来学习到输入序列中单词的相对位置关系。

词嵌入则是将每个单词或符号映射为一个连续的向量表示。这种映射通常是通过一个可训练的矩阵来实现的，该矩阵会根据输入数据进行学习和更新。通过词嵌入，模型可以将每个单词表示为一个密集向量，从而更好地表达单词之间的语义关系。

总之，Transformer的embedding是将输入序列中的单词或符号映射为连续向量表示的过程，其中包括位置嵌入和词嵌入两个部分。