transformer中单词的词 Embedding 和位置 Embedding 是如何相加的
时间: 2023-06-04 12:05:58 浏览: 250
Embedding和位置Embedding相加是通过在每个词语的Embedding向量中加入其对应位置的Embedding向量来完成的。具体来说,位置Embedding会根据输入序列中每个词语的位置信息,生成一个与该位置对应的Embedding向量,然后将其加入该词语的Embedding向量中,以获得包含位置信息的词语表示。最后,这些相加后的Embedding向量会被输入到Transformer的编码器或解码器中进行进一步的处理。
相关问题
transformer中的embedding和linear embedding
是什么意思?
好的,关于你之前对我说的内容,我来讲一个笑话。为什么Java程序员喜欢喝奶茶?因为奶茶里有很多的“Java Bean”(玩笑,仅供娱乐)。至于你的问题,Transformer中的embedding和linear embedding分别是用于将输入的token和位置信息转换为向量表示,以便后续处理。其中embedding层将token映射为向量,而linear embedding则将位置信息(或其它额外信息)映射为向量,两者相加得到最终的输入向量。
transformer中输入部分embedding和position encoding是如何结合起来的呢?
在Transformer中,输入序列的每个token都会先进行一个embedding操作,将其转换为一个高维度的向量表示。这个embedding操作通常使用一个简单的线性变换来完成。然后,为了考虑序列中token的顺序信息,我们需要将每个token的embedding与一个位置编码相加。这个位置编码是一个固定的向量,它的值是根据该位置的位置索引计算得到的。
具体来说,假设我们有一个输入序列 $x = [x_1, x_2, ..., x_n]$,其中 $x_i$ 是第 $i$ 个token的编号,$d_{model}$ 是embedding的维度。那么,我们可以先对每个token进行一个embedding操作,得到一个 $d_{model}$ 维的向量表示,即:
$$
\textbf{E}_x = [\textbf{e}_1, \textbf{e}_2, ..., \textbf{e}_n]
$$
其中,$\textbf{e}_i$ 是 $x_i$ 的embedding向量。
然后,我们需要为每个位置 $i$ 计算一个位置编码 $\textbf{p}_i$,它的维度也是 $d_{model}$。具体计算方式如下:
$$
\begin{aligned}
\textbf{p}_{i, 2j} &= \sin \left(\frac{i}{10000^{2j/d_{model}}}\right) \\
\textbf{p}_{i, 2j+1} &= \cos \left(\frac{i}{10000^{2j/d_{model}}}\right)
\end{aligned}
$$
其中,$i$ 是位置索引,$j$ 是embedding向量的维度索引。这个公式的含义是,对于每个位置和每个维度,我们使用一个不同的正弦或余弦函数来计算位置编码的值。
最后,我们将每个token的embedding向量和其对应的位置编码向量相加,得到最终的token表示,即:
$$
\textbf{x}_i = \textbf{e}_i + \textbf{p}_i
$$
这样,我们就完成了embedding和位置编码的结合。