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。

相关问题

vision transformer embedding

引用内容中提到的问题与您的问题并不相关，因此无法提供对应的回答。关于vision transformer embedding的问题，它是指在视觉领域中使用transformer模型进行图像嵌入的方法。Vision Transformer (ViT) 是一种将自注意力机制引入到计算机视觉中的模型，它通过将图像划分为图像块，并将这些块作为输入序列提供给Transformer模型来捕捉图像中的语义信息。这种方法使得Transformer模型不仅仅能够应用于自然语言处理领域，也可以用于图像处理任务。ViT的基本思想是将图像的每个块转换为向量表示，然后通过Transformer的编码器进行处理，最终得到整个图像的嵌入表示。通过这种方式，可以在图像中捕捉到不同尺度的特征和语义信息，有助于改进图像分类、目标检测和图像生成等任务。请注意，使用Vision Transformer进行图像嵌入可能需要进行额外的预处理和后处理步骤，以适应具体任务的需求。

transformer embedding dialogue

Transformer Embedding Dialogue（TED）是一种用于处理多轮对话的策略。它基于Transformer模型，通过对对话历史信息进行编码和嵌入，来选择相关的信息用于生成后续行为或响应的预测。

TED的目标是在多轮对话环境中提高对话系统的抗干扰能力。为了实现这一目标，需要建立一个对话数据集，其中系统的行为是依赖于对话历史信息的。这意味着排除了只包含问答信息的数据集，如WikiQA。

TED的实现过程包括以下步骤：
1. 对对话历史进行编码：使用Transformer模型将对话历史信息编码为向量表示。Transformer模型是一种基于自注意力机制的神经网络模型，能够捕捉输入序列中的上下文关系。
2. 嵌入对话历史：将编码后的对话历史信息嵌入到一个固定维度的向量空间中。这样可以将对话历史信息转化为一个连续的向量表示，以便后续的预测任务。
3. 选择相关信息：使用嵌入的对话历史信息来选择与当前对话状态相关的信息。这可以通过计算嵌入向量与候选信息之间的相似度来实现。
4. 生成后续行为或响应的预测：根据选择的相关信息，使用模型来生成对话系统的后续行为或响应的预测。

通过使用Transformer模型和嵌入对话历史信息的方法，TED能够提高对话系统在多轮对话中的抗干扰能力，使其能够更好地理解和回应用户的意图和需求。