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 53

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 57

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 347
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