为什么需要Positional Encoding?
Transformer 模型没有像RNN那样的显式顺序信息(RNN是一个词一个词蹦出来的)。为了引入序列中单词的位置信息,位置编码被添加到输入嵌入中,以便模型能够理解单词在序列中的相对位置。
怎么做Positional Encoding?
在Transformer中,位置编码是通过一些特定的数学函数来实现的。
一种常见的位置编码方法是使用正弦和余弦函数。具体来说,位置编码为每个位置和每个维度生成一个值,然后将这些值添加到input embedding中。这样,每个位置的词向量就会有一个额外的位置信息。
下面是一个用于生成位置编码的公式,其中 `pos` 表示位置,`i` 表示维度:
PE(pos, 2i) = sin(pos / 10000^(2i / d_model))
PE(pos, 2i+1) = cos(pos / 10000^(2i / d_model))
在这个公式中,`d_model` 是词向量的维度。对于每个位置 `pos` 和维度 `i`,我们分别计算正弦和余弦值,并将它们添加到词向量中。
以下是一个简化的 Python 代码示例,用于生成位置编码:
python
import numpy as np
def positional_encoding(max_len, d_model):
position_enc = np.zeros((max_len, d_model))
for pos in range(max_len):
for i in range(0, d_model, 2):
position_enc[pos, i] = np.sin(pos / (10000 ** (i / d_model)))

文章介绍了Transformer模型中为何需要PositionalEncoding,以及如何通过正弦和余弦函数生成位置编码,以提供序列中单词的相对位置信息。给出了一段Python代码示例以展示这一过程。
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