positional encoding是怎么计算的
时间: 2023-02-20 22:53:03 浏览: 54
Position Encoding是通过将位置信息编码到输入序列中来实现的,它可以帮助模型更好地理解句子中词语的顺序和位置。它通常是通过将每个位置的词语编码到一个向量中来实现的,以使模型能够更好地理解句子的结构和语义。
相关问题
positional encoding代码
以下是一个简单的 Python 代码,用于实现 Transformer 中的 Positional Encoding:
```python
import torch
import math
class PositionalEncoding(torch.nn.Module):
def __init__(self, d_model, max_seq_len=200):
super().__init__()
self.d_model = d_model
self.max_seq_len = max_seq_len
# Compute the positional encodings once in log space
pe = torch.zeros(max_seq_len, d_model)
position = torch.arange(0, max_seq_len, dtype=torch.float).unsqueeze(1)
div_term = torch.exp(torch.arange(0, d_model, 2).float() * (-math.log(10000.0) / d_model))
pe[:, 0::2] = torch.sin(position * div_term)
pe[:, 1::2] = torch.cos(position * div_term)
pe = pe.unsqueeze(0).transpose(0, 1)
self.register_buffer('pe', pe)
def forward(self, x):
# Add positional encoding to all inputs
x = x * math.sqrt(self.d_model)
seq_len = x.size(1)
if seq_len > self.max_seq_len:
# Truncate long sequences
x = x[:, :self.max_seq_len, :]
else:
# Pad short sequences
padding = torch.zeros(x.size(0), self.max_seq_len - seq_len, x.size(2), device=x.device)
x = torch.cat((x, padding), dim=1)
x = x + self.pe[:seq_len, :]
return x
```
这个代码中的 PositionalEncoding 类使用了 PyTorch 的 nn.Module 类,所以可以很容易地在 PyTorch 模型中使用。在构造函数中,我们首先计算了一个大小为 `(max_seq_len, d_model)` 的矩阵 `pe`,其中 `max_seq_len` 是序列的最大长度,`d_model` 是嵌入向量的维度。这个矩阵是通过计算一些正弦和余弦函数得到的,公式为:
$$
PE_{pos, 2i} = \sin\left(\frac{pos}{10000^{2i/d_{model}}}\right) \\
PE_{pos, 2i+1} = \cos\left(\frac{pos}{10000^{2i/d_{model}}}\right)
$$
其中 $pos$ 是位置,$i$ 是维度。这个公式可以保证对于不同的位置和维度,得到的值是不同的,从而使得模型可以学习到位置信息。
在 `forward` 方法中,我们把输入张量 `x` 和 `pe` 相加,并返回结果。在相加之前,我们还对 `x` 进行了一些处理,包括将其乘以 $\sqrt{d_{model}}$(这个处理与 Transformer 中的 Multi-Head Attention 有关),以及根据 `max_seq_len` 对序列进行截断或填充。
PET(Positional Encoding for Transformers)
PET(Positional Encoding for Transformers)是一种用于Transformer模型的位置编码方法,用于为输入序列中的每个位置添加一个独特的编码向量,以便Transformer模型能够理解输入序列中不同位置之间的关系。
PET的实现方式是将正弦和余弦函数应用于位置编码,公式如下:
$$
\begin{aligned}
\text{PE}_{(pos,2i)} &= \sin(pos/10000^{2i/d_{\text{model}}}) \\
\text{PE}_{(pos,2i+1)} &= \cos(pos/10000^{2i/d_{\text{model}}})
\end{aligned}
$$
其中,$pos$表示输入序列中的位置,$i$表示位置编码向量中的维度,$d_{\text{model}}$表示Transformer模型中的隐藏层维度。
通过将位置编码向量与输入向量相加,Transformer模型可以更好地理解输入序列中不同位置之间的关系。
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