BER T中三个embedding得到了都是一维向量吗?这个token向量是怎么得出来的,从词库中查出来的吗,那查出来不应该是一个数么,怎么能叫做一维向量呢。另外两个嵌入我也是这样疑问。
时间: 2024-05-18 07:17:47 浏览: 17
BERT模型中的三个嵌入向量都是一维向量,其中包括输入嵌入、位置嵌入和类型嵌入。这些向量是通过将词汇表中的每个单词映射到一个固定大小的向量空间中得到的,这个过程叫做嵌入。在BERT中,每个单词对应的嵌入向量维度是固定的,通常为768维或1024维。这些嵌入向量的维度通常比词典中的单词数量要大得多,这是因为它们被训练成可以捕捉单词之间的语义关系。因此,这些嵌入向量实际上是高维向量。在BERT中的嵌入向量是通过训练得到的,而不是从词典中查找得到的。
相关问题
BER中的Embedding
BER(Bit Error Rate)中的Embedding通常指将消息(通常表示为比特序列)嵌入到载体信号中。这种技术通常用于数字水印和隐写术中。在数字水印中,嵌入的消息通常是指示数字版权信息或其他类似的信息,而在隐写术中,嵌入的消息通常是秘密信息。Embedding技术的目标是使嵌入的消息在不影响载体信号质量的情况下尽可能难以被发现。
帮我写一个2019a matlab仿真是关于MIMO系统中MF、ZF、MMSE检测算法性能对比分析 4发4收天线
好的,以下是一个基于Matlab 2019a的MIMO系统中MF、ZF、MMSE检测算法性能对比分析的仿真代码。本仿真使用4发4收天线进行模拟,您可以根据需要修改相关参数。
```
%% MIMO系统中MF、ZF、MMSE检测算法性能对比分析
clc;
clear;
close all;
%% 参数设置
Nt = 4; % 发送天线数
Nr = 4; % 接收天线数
M = 4; % 调制阶数
SNRdB = 0:2:20; % 信噪比范围
SNR = 10.^(SNRdB/10); % 信噪比
numIter = 100; % 仿真次数
%% 算法性能比较
BER_MF = zeros(length(SNR),1);
BER_ZF = zeros(length(SNR),1);
BER_MMSE = zeros(length(SNR),1);
for i = 1:length(SNR)
for j = 1:numIter
%% 生成发送符号
txBits = randi([0,M-1],Nt,1);
txSym = qammod(txBits,M,'gray');
%% 生成发送矩阵
txMat = repmat(txSym,1,Nr);
%% 生成信道矩阵
H = (randn(Nr,Nt) + 1i*randn(Nr,Nt))/sqrt(2);
%% 生成噪声向量
noise = (randn(Nr,1) + 1i*randn(Nr,1))/sqrt(2);
%% 生成接收矩阵
rxMat = H*txMat + noise*sqrt(1/SNR(i));
%% MF检测算法
rxSym_MF = H'*rxMat;
rxBits_MF = qamdemod(rxSym_MF,M,'gray');
%% ZF检测算法
W_ZF = inv(H);
rxSym_ZF = W_ZF*rxMat;
rxBits_ZF = qamdemod(rxSym_ZF,M,'gray');
%% MMSE检测算法
W_MMSE = inv(H'*H + (1/SNR(i))*eye(Nt))*H';
rxSym_MMSE = W_MMSE*rxMat;
rxBits_MMSE = qamdemod(rxSym_MMSE,M,'gray');
%% 计算误码率
BER_MF(i) = BER_MF(i) + sum(txBits ~= rxBits_MF)/(numIter*Nt);
BER_ZF(i) = BER_ZF(i) + sum(txBits ~= rxBits_ZF)/(numIter*Nt);
BER_MMSE(i) = BER_MMSE(i) + sum(txBits ~= rxBits_MMSE)/(numIter*Nt);
end
end
%% 画图
figure;
semilogy(SNRdB,BER_MF,'-*','LineWidth',1.5);
hold on;
semilogy(SNRdB,BER_ZF,'-o','LineWidth',1.5);
semilogy(SNRdB,BER_MMSE,'-+','LineWidth',1.5);
grid on;
xlabel('信噪比(dB)');
ylabel('误码率');
title('MF、ZF、MMSE检测算法性能对比分析');
legend('MF','ZF','MMSE');
```
运行上述代码,即可得到一个关于MIMO系统中MF、ZF、MMSE检测算法性能对比分析的仿真结果。您可以根据需要修改仿真参数,如调制阶数、信噪比范围、发送天线数和接收天线数等。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)