我在学习NLP的时候，围绕着我不懂得技术点，逐个击破，以此期望能够把各个模块理解的更深入，使我在今后的学习中，能够更深入的分析，让自己更通透。接下来切入正题，介绍下Transformer中需要使用的Positional encoding，它主要为Transformer这种并行计算模型，难以理解输入句子的语序而针对性设计的。
原创
2023-04-10 15:48:01
645阅读
文章目录泰勒展开浅显解读首先，给出文章中的公式解读：{pk,2i=sin(k/100002i/d)pk,2i+1=cos(k/1000
原创
2022-07-13 10:13:51
481阅读
注意：本文大多采用义译，确保原文意思不变，但不保证用词和原作完全一致。:sunglasses:@toc使用正弦函数为模型添加位置信息Transformer是只基于自注意力机制的序列到序列架构。因为并行计算能力以及高性能。使得它在NLP领域中大受欢迎。现在常见的几个深度学习框架都实现了transformer，这让很多学生都能够方便使用到transformer。但是这也存在一个弊端，他会让我们忽略模型
推荐
翻译
2022-04-22 13:49:30
4004阅读
点赞
Transformer中的Positional Encoding详解 Positional EncodingTransformer中的Positional Encoding详解为什么要有Postional EncodingEncoding的选择Postional Encoding公式推导变换实现代码编码可视化 为什么要有Postional Encoding因为Self-Attention相对于传统
转载
2024-05-27 10:35:42
124阅读
论文《TUPE》复现 原有的注意力计算公式拆分为四部分后发现，中间两部分（word-to-position, position-to-word）对于识别并没有什么明显的作用，并且第一部分（word-to-word）和第四部分论文提出将位置信息与词嵌入信息分离开选择各自的权重矩阵来更新参数，提出的原因 ...
转载
2021-10-28 14:25:00
619阅读
2评论
以下（以上）内容(参考):https://www.bilibili.com/video/BV1Di4y1c7Zm?p=2&vd_source=6292df769fba3b00eb2ff1859b99d79e import numpy as np
def getPositi
原创
2023-10-08 09:51:51
459阅读
之前老喜欢死记硬背transformer的网络架构，虽然内容并不复杂，但是发现这个transformer模块中的positio
Encoding
Problem Description
Given a string contai
原创
2023-05-05 18:26:00
57阅读
一、为什么要编码（压缩）编码的目的就是为了压...
转载
2020-02-21 19:19:00
1041阅读
2评论
理解Transformer论文中的positional encoding，和三角函数有什么关系关注这个问题有一段时间了，一直没有看到太满意的回答，来讲一下我的见解。首先，需要明确的是，建模位置信息(无论是绝对位置还是相对位置)并不是必须用到三角函数，否则fairseq和BERT中使用的positional embedding也不会奏效了
转载
2021-08-27 14:53:20
1072阅读
Problem Description Given a string containing only 'A' - 'Z', we could encode it using the following method: 1. Each sub-string containing k same char
转载
2018-04-07 16:47:00
140阅读
2评论
如何理解Transformer论文中的positional encoding，和三角函数有什么关系？
原创
2024-03-11 01:03:32
156阅读
所谓Embedding策略，就是用一个向量来描述一个实体的思想，这种思想用向量来描述实体信息，不仅仅包含了实体本身的属性信息，同时还包含了实体之间的关联信息，以及实体和最终目标任务之间的关联信息。这种方法最早其实是运用在NLP领域—词向量就是很好的例子，但是随着深度学习在其他各个领域（尤其是搜索/推荐/广告）的应用，衍生出了各种各样的变种，目前成为了深度学习应用到各个领域之中的标准方法。下面就来讲
参考自 GitHub BMINF项目直接上代码class PositionBias(Layer):
def __init__(self, num_buckets, num_heads, is_decoder):
self.num_buckets = num_buckets
self.is_decoder = is_decoder
self.n
昨天基本上就把float方式定位讲完了，今天就来说说position定位，据说这个用到的不多，但是感觉应该还是有用的，而且好像更有用才对 其实我们在书写标签的过程中都有设置position属性的，一般都是默认的static 一、static static 默认值，无定位，不能当作绝对定位的参照物，并且设置标签对象的left、top等值是不起作用的的。 二、positio
转载
2023-08-10 07:30:01
86阅读
概述从表格或图像数据中提取特征的方法已经众所周知了，但是图(数据结构的图)数据呢?学习如何使用DeepWalk从图中提取特征我们还将用Python实现DeepWalk来查找相似的Wikipedia页面介绍 我被谷歌搜索的工作方式迷住了。
每次我搜索一个主题都会有很多小问题出现。
以“人们也在搜索?”为例。
当我搜索一个特定的人或一本书，从谷歌我总是得到与搜索内容类似的建议。
// encoding querystring string id = "1"; string name = "foo#"; string url = string.Format("foo.aspx?{0}&{1}", Server.UrlEncode(id), Server.UrlEncode(name)); Response.Redirect(url); // decoding can...
转载
2010-02-19 00:07:00
110阅读
2评论
