ioDraw
中文
中文
English
Español
العربية
Français
Português
Pусский
日本語
Deutsch
한국어
Italiano
工具
博客
模板
产品
流程图
思维导图
甘特图
在线白板
代码绘图
文本绘图
在线图表
SVG编辑器
海报设计
图片编辑器
AI助手
Android
embedding
Transformer的position embedding
1. position embedding 位置编码我们为什么要引入位置编呢?主有以下几个原因:文本是时序型数据,词与词之间的顺序关系往往影响整个句子的含义。transformer模型的self-attention层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...
2023-05-29 17:25
阅读数 56
Transformer:Position Embedding解读
在RNN里,句子被分成一个个单词依次送入网络,这样自带句子的输入自带文本顺序。但是Transformer结构将所有位置的单词一起输入网络,这样就会丧失文本的顺序。所以需要Position Embedding 来解决这个问题。首先会想到的是给不同位置的单词赋予一个[0,1]之间的值。0代表开头的...
2023-04-20 09:06
阅读数 58
基于Pytorch的torch.nn.embedding()实现词嵌入层
nn.embedding()其实是NLP中常用的词嵌入层,在实现词嵌入的过程中embedding层的权重用于随机初始化词的向量,该embedding层的权重参数在后续训练时会不断更新调整,并被优化。 nn.embedding:这是一个矩阵类,该开始时里面初始化了一个随机矩阵,矩阵的长是字典...
2021-07-28 15:21
阅读数 351
1
技术
Java
1212 篇
Python
927 篇
开发语言
608 篇
c语言
463 篇
算法
461 篇
MySQL
438 篇
数据库
394 篇
前端
387 篇
更多...
今日推荐
ioDraw Mac客户端安装教程
阅读数 16
下载桌面版
GitHub
百度网盘(提取码:draw)
Gitee
云服务器优惠
阿里云优惠券
腾讯云优惠券
华为云优惠券
站点信息
问题反馈
邮箱:
[email protected]
关注微信
©2020-2024 ioDraw All rights reserved,
Privacy Policy