transformer的位置编码在哪里

Transformer中的位置编码是通过在输入的嵌入向量中添加位置向量来实现的。具体来说，对于输入序列中的每个位置，都会对其对应的嵌入向量加上一个位置向量，这个位置向量是通过一个固定的公式计算得出的，公式如下：

$$
PE_{(pos,2i)} = \sin(pos/10000^{2i/d_{model}}) \\
PE_{(pos,2i+1)} = \cos(pos/10000^{2i/d_{model}})
$$

其中，$pos$表示位置，$i$表示嵌入向量的维度，$d_{model}$表示嵌入向量的维度。这个公式的作用是为每个位置编码一个固定的向量，这个向量可以表达该位置与其他位置之间的相对位置信息，从而帮助模型更好地理解输入序列中的顺序信息。

相关问题

transformer位置编码

Transformer 模型中的位置编码是为了将序列中每个元素的位置信息加入到嵌入向量中，以便模型能够捕获序列中元素之间的相对位置关系。具体来说，位置编码是一组可学习的向量，每个向量对应于序列中的一个位置，可以根据其位置和角度计算。位置编码向量被添加到嵌入向量中，以获得位置信息的表示。通常，位置编码向量被设计为正弦曲线和余弦曲线的组合，如下所示：

$$PE_{(pos,2i)} = sin(pos/10000^{2i/d_{model}})$$

$$PE_{(pos,2i+1)} = cos(pos/10000^{2i/d_{model}})$$

其中，$pos$ 是位置，$i$ 是在位置编码向量中的索引，$d_{model}$ 是嵌入向量的维度。这种编码方式可以捕获序列中元素之间的相对位置关系，而不受序列长度的影响。

Transformer位置编码

Transformer的位置编码是一种用于将输入序列的位置信息嵌入到Transformer模型中的技术。在Transformer中，位置编码被添加到输入序列的嵌入表示中，以提供单词在序列中的位置信息。位置编码可以帮助模型分辨输入序列中不同位置的单词，并在处理序列时考虑它们的相对位置。

位置编码通常是通过使用三角函数的正弦和余弦函数来计算得到的。具体而言，位置编码矩阵的每一行对应于一个位置，每一列对应于一个维度。通过将位置索引和维度作为输入，可以计算出位置编码矩阵中的每个元素的值。

在Transformer模型中，位置编码与输入的嵌入表示相加，以将位置信息与语义信息相结合。这样，Transformer模型可以在处理输入序列时同时考虑到单词的语义信息和位置信息。