2017年来自谷歌的Vaswani等人提出了Transformer模型，一种新颖的纯粹采用注意力机制实现的Seq2Seq架构，它具备并行化训练的能力，拥有非凡的性能表现，这些特点使它深受NLP研究人员们的喜欢，成为NLP领域的标志性模型之一。因此，当人们提到Transformer模型时，多头注意力机制（Multi-Head Attention）成为人们讨论最多的创新点，正如前面所说，这种机制让Tr
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2024-01-08 22:32:08
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在语言中，单词的顺序及其在句子中的位置非常重要。 如果重新排列单词，整个句子的意思可能会发生变化。 在实施 NLP 解决方案时，循环神经网络具有处理序列顺序的内置机制。 然而，transformer 模型不使用递归或卷积，而是将每个数据点视为独立于其他数据点。 因此，位置信息被明确地添加到模型中，以保留有关句子中单词顺序的信息。 位置编码是一种方案，通过它可以维护序列中对象顺序的知识。在本教程中，
本推文基于发表于IJGIS的《A Review of Location Encoding for GeoAI: Methods and Applications》并加以个人理解进行编写 摘要许多地球科学中人工智能模型的一个普遍需求是编码各种类型的空间数据到一个隐藏的表征空间中以便可以轻松地将它们整合到深度学习模型中，例如点（例如，兴趣点），多边形（例如轨迹），多边形（例如，行政区域），图（例如，传
最近在做 NER 任务的时候，需要处理最长为 1024 个字符的文本，BERT 模型最长的位置编码是 512 个字符，超过512的部分没有位置编码可以用了处理措施：将bert的位置编码认为修改成（1*1024），前512维使用原始的 （1*512）初始化，后512维随机初始化将bert的位置编码认为修改成（1*1024），前512维使用原始的 （1*512）初始化，后512维依旧使用原始的（1*5
该代码是一个Python脚本，主要用于生成和可视化一组特定的数据向量。
1、Attention is all you need 中的位置编码1.1 部分论文解释截图中文翻译为位置编码（后面用PE代替）。这个操作，直观上非常容易理解，就是对序列中的词的位置进行编码。但是，原文并没有对这种新颖的位置编码方式作细致的讲解。对很多人来说，依然一头雾水。因此，本博客旨在让大家真正理解位置编码的原理。1.2 在公式形成中的考量1.2.1 引入PE的意义对于任何一门语言，单词在句子
# 如何实现“pytorch 位置编码”
## 引言
在自然语言处理和计算机视觉领域，位置编码是一种重要的技术，用于为模型提供关于输入数据中单词或像素的位置信息。在pytorch中，我们可以通过一定的方法实现位置编码。本文将介绍如何在pytorch中实现位置编码，并指导刚入行的小白学习这一技术。
## 整体流程
首先，让我们看看实现“pytorch 位置编码”的整体流程。我们可以用下面的表
一、为什么Transformer需要对输入进行位置编码因为Transformer的输入并没有内涵位置信息，同样的词在不同位置，或者同一个序列以不同顺序输入，对应的词间都会得到相同的注意力权重和输出，但是在NLP领域，词的顺序会极大地影响句子的含义。句子1：小明喜欢上了小红句子2：小红喜欢上了小明对于这两个句子，分词、embedding处理后得到的词向量是相同的，都是“小红”、“小明”、“喜欢”、“
文章目录1. transformer结构图2. 位置编码的作用3. 位置编码的计算 1. transformer结构图 注意：它的编码器的输出会送入到所有的解码器模块，如下：在transformer的结构图中，由一个“Positional Encoding”，即位置编码，查看了以下资料后，稍微有点儿理解了，记录于此。2. 位置编码的作用 由于transformer是并行化运算，所以输入的信息中
Bert模型是自然语言处理方面里程碑式的进步，其核心是transformer层, 而transformer采用自注意力编码器摒弃了循环网络，循环网络天生的顺序信息在自注意力编码器中没有了，而语言往往是顺序不同意思相差很大。所以transformer的作者设计了一种三角函数位置编码方式，为每个不同位置的token单独生成一个位置向量（或者位置嵌入，即position embedding,缩写为PE)
目录一、概要二、具体解析1. 相对位置索引计算第一步 2. 相对位置索引计算第二步3. 相对位置索引计算第三步一、概要 在Swin Transformer采用了相对位置编码的概念。 那么相对位置编码的作用是什么呢？ 解释：在解释相对位置编码
2017年，Google的Vaswani 等人提出了一种新颖的纯注意力序列到序列架构，闻名学术界与工业界的 Transformer 架构横空出世。它的可并行化训练能力和优越的性能使其成为自然语言处理领域（Natural Language Processing，NLP）以及计算机视觉领域（Computer Vision，CV）研究人员的热门选择。本文将重点讨论Transformer架构一个不可或缺的
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2023-12-12 13:30:35
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相对位置编码（RelativePosition Encoding）能够显式地对Transformer输入序列中，任意两个Tokens的位置关系进行建模。近来，中山大学与微软亚洲研究院的研究人员回顾了先前相对位置编码的相关工作，针对Vision Transformer，提出了简单且轻量的二维相对位置编码。在不需要调整任何训练超参数的情况下，该论文提出的二维相对位置编码能给图像分类的DeiT模型[1]
作者 | Vipul Vaibhaw 这篇文章中，我们将利用 CIFAR-10 数据集通过 Pytorch 构建一个简单的卷积自编码器。 引用维基百科的定义，”自编码器是一种人工神经网络，在无监督学习中用于有效编码。自编码的目的是通过一组数据学习出一种特征（编码），通常用于降维。“ 为了建立一个自编码器，我们需要三件事：一个编码函数，一个解码函数，和一个衡量压缩特征和解压缩特
import torchimport torchaudioimport matplotlib.pyplot as pltimport numpyfrom moviepy.editor import VideoFileClip,AudioFileClip,AudioClip#
原创
2021-04-22 21:23:52
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# 在 PyTorch 中实现 Transformer 的位置编码
## 一、整体流程
实现 Transformer 的位置编码是一个分步骤的过程。以下是整体的步骤流程图：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 初始化位置编码参数 |
| 2 | 计算位置编码 |
| 3 | 将位置编码应用于输入嵌入 |
| 4 | 测试位置编码效果 |
## 二、每一步的详细实
。所以，今天呢我们就...
原创
2023-07-25 19:57:59
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Transformer中的位置编码(PE,position encoding)参考链接 transformer模型是当前大红大热的语言模型，今天要讲解的是transformer中的positional encoding(位置编码)。我们知道，transformer模型的attention机制并没有包含位置信息，即一句话中词语在不同的位置时在transformer中是没有区别的，这当然是不符合实际
import torchimport torchaudioimport matplotlib.pyplot as pltimport numpyfrom moviepy.editor impo
原创
2022-02-19 11:43:30
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位置编码Bert问世后瞬间引爆了NLP领域，同时也让Transformer火了起来，Transformer中特征提取的方式不是传统的CNN，RNN等，而是用attention的形式，这种模式被用在AI的各个领域中，包括CV和语音等。关于attention和transformer的计算原理在文章中已经讲解过，不再赘述，具体可参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/231631
