transformer嵌入层结构

### Transformer 模型中的嵌入层结构与工作原理 #### 嵌入层的作用在Transformer模型中，嵌入层用于将离散的输入符号（通常是单词或子词单元）转换成连续向量表示。这种转换使得神经网络能够更好地捕捉数据之间的关系。 #### 输入嵌入对于每一个位置上的token，都会有一个对应的可训练参数矩阵W_emb ∈ R^(d_model×|V|)，其中d_model是模型维度大小而|V|代表词汇表大小。通过查找操作可以得到该token对应于权重矩阵列组成的dense vector h_i=W_emb[:,i][^2]。 #### 位置编码由于自注意力机制本身不具备顺序感悟能力，因此引入了绝对位置编码来赋予模型关于序列内元素相对距离的信息。具体实现方式是在原有embedding基础上加上预先计算好不同频率成分的位置信号PE(pos,2i)=sin⁡(pos/10000^{2i/d_{model}}), PE(pos,2i+1)=cos⁡(pos/10000^{2i/d_{model}})。 ```python import math import torch def get_position_encoding(seq_len, d_model): position_enc = torch.zeros((seq_len, d_model)) for pos in range(seq_len): for i in range(d_model // 2): denominator = 10000 ** (2 * i / d_model) position_enc[pos, 2*i] = math.sin(pos / denominator) position_enc[pos, 2*i + 1] = math.cos(pos / denominator) return position_enc ``` 最终，在经过上述两步处理之后所获得的结果即为送入后续多头自注意模块之前的初始特征表达形式。值得注意的是，尽管这里描述的过程看似简单明了，但实际上涉及到许多细节调整以及超参设置等问题，这些都需要根据实际应用场景灵活把握。

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考

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