transformer模型第一个比较难理解的就是其位置编码了，位置编码作为NLP的时间维度，提供句子单词的位置信息模型提供了一个正余弦的数学公式来计算位置编码，其位置编码为绝对位置信息，且位置编码只计算一次，位置编码在transformer模型中为-CSDN社区

人工智能研究所 2023-10-20 07:20:13

transformer模型第一个比较难理解的就是其位置编码了，位置编码作为NLP的时间维度，提供句子单词的位置信息模型提供了一个正余弦的数学公式来计算位置编码，其位置编码为绝对位置信息，且位置编码只计算一次，位置编码在transformer模型中为一个定值，模型训练时，不参与参数更新本文详解介绍了位置编码与词嵌入的代码，每行代码的意义与经过每行代码后，数据的形状维度变化，都有详细的介绍，在transformer模型中，我们最重要的是要了解数据的流动，以及数据维度经过每个模块后的数据维度，方便我们更加容易理解模型构架#动图详解Transformer

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transformer和ViT Transformer组会汇报ppt

Transformer 模型中的位置编码是为了在处理序列数据时引入位置信息，以便模型能够分辨输入序列中不同位置的词或标记。其中，每个位置/索引都映射到一个向量。因此，位置编码层的输出是一个矩阵，其中矩阵的每一行代表序列中的一个编码对象与其位置信息相加。下图为仅对位置信息进行编码的矩阵示例。Transformer的位置编码一方面通过正弦和余弦函数来编码位置信息，这种编码方式能够使得不同位置的编码在空间上有良好的分布。

Transformer课程：理解语言的 Transformer 模型-位置编码及掩码（Masking）目录位置编码（Positional encoding）掩码（Masking）参考文献星空智能对话机器人系列博客位置编码（Positional encoding）位置编码向量加到嵌入（embedding）向量中，嵌入向量没有对单词的相对位置进行编码。因此，加上位置编码后，基于它们含义的相似度以及它们在句子中的位置，在向量空间中离彼此更近。计算位置编码的公式如下： def get_a

整个计算过程完全按照attention注意力机制的公式来计算，但是在NLP领域，我们输入模型的句子长度不完全一致，这就涉及到了pad mask矩阵，这也是为什么在多头注意力机制时，其transformer模型中的注意力是masked 的，因为我们需要把pad的地方mask掉，因此在做softmax前，我们需要添加mask，然后再进行softmax的计算，这样就避免pad的地方没有注意力。transformer模型第一个比较难理解的就是其位置编码了，位置编码作为NLP的时间维度，提供句子单词的位置信息。

提示：本章节旨在补充和扩展自然语言处理基础知识入门(四)中关于Transformer模型的位置编码（positional encoding）的讨论，提供更深入的解析以助于对该概念的整体理解。参考了这两篇博文Vaswani等人推出了Transformer架构，这是一款创新的、基于纯注意力机制的序列到序列架构。其出色的并行训练能力与性能提升，使其迅速在自然语言处理（NLP）领域以及最新的计算机视觉（CV）研究中获得了广泛的认可和应用。

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