


Mengapa menggunakan fungsi sin dan cos dalam pengubah untuk pengekodan kedudukan?
Model Transformer ialah model jujukan ke jujukan yang menggunakan mekanisme perhatian kendiri dan popular secara meluas dalam bidang pemprosesan bahasa semula jadi. Pengekodan kedudukan ialah komponen penting dalam model Transformer Ia boleh memperkenalkan maklumat pesanan dalam urutan ke dalam model dengan berkesan, dengan itu memproses data jujukan dengan lebih baik. Dengan pengekodan kedudukan, model boleh memodelkan perkataan berdasarkan kedudukannya dalam urutan, memberikan maklumat kontekstual tentang susunan perkataan. Kaedah ini mengelakkan masalah kecerunan yang hilang atau meletup rangkaian neural berulang tradisional (RNN) apabila memproses jujukan panjang. Pengekodan kedudukan biasanya dicapai dengan menambahkan vektor yang boleh dipelajari atau fungsi sinus/kosinus tetap. Dalam model Transformer, pengenalan pengekodan kedudukan membolehkan model memahami dengan lebih baik hubungan urutan data jujukan, sekali gus meningkatkan prestasi dan keupayaan ekspresinya.
Dalam model Transformer, pengekodan kedudukan dilaksanakan melalui matriks pengekodan kedudukan bebas. Setiap baris sepadan dengan vektor pengekodan kedudukan, yang ditambahkan pada vektor pembenaman perkataan input untuk menambah maklumat pengekodan kedudukan pada setiap perkataan dalam urutan input. Kaedah ini membolehkan model menangkap hubungan kedudukan relatif perkataan yang berbeza dalam urutan, dengan itu lebih memahami semantik urutan input.
Vektor pengekodan kedudukan ini dijana menggunakan fungsi sin dan cos. Untuk setiap kedudukan i dan setiap dimensi j, nilai dalam matriks pengekodan kedudukan dikira dengan formula berikut:
PE_{(pos,2i)}=sin(pos/10000^{2i/d_{model }} )
PE_{(pos,2i+1)}=cos(pos/10000^{2i/d_{model}})
di mana pos mewakili kedudukan semasa, i mewakili dimensi semasa, dan d_model mewakili dimensi model. Seperti yang anda lihat, kedua-dua fungsi sin dan cos menggunakan istilah eksponen Asas sebutan eksponen ini ialah 10000, dan kuasa eksponen dikira berdasarkan kedudukan dan dimensi.
Jadi mengapa menggunakan fungsi sin dan cos sebagai pengekodan kedudukan? Terdapat beberapa sebab di sini:
1. Berkala
Fungsi sin dan cos adalah kedua-dua fungsi berkala dan boleh menghasilkan corak berkala berulang. Dalam data urutan, maklumat kedudukan biasanya berkala Contohnya, dalam pemprosesan bahasa semula jadi, kedudukan perkataan dalam ayat biasanya berkala. Menggunakan fungsi sin dan cos boleh membantu model menangkap maklumat berkala ini dan dengan itu mengendalikan data jujukan dengan lebih baik.
2. Perbezaan pengekodan antara kedudukan yang berbeza
Menggunakan fungsi sin dan cos boleh menghasilkan perbezaan pengekodan antara kedudukan yang berbeza Ini kerana nilai fungsi sin dan cos pada kedudukan yang berbeza. Perbezaan ini boleh membantu model membezakan dengan lebih baik perbezaan antara kedudukan yang berbeza dan dengan itu mengendalikan data jujukan dengan lebih baik.
3. Kebolehtafsiran
Faedah lain menggunakan fungsi sin dan cos sebagai pengekodan kedudukan ialah ia boleh ditafsirkan. Oleh kerana fungsi ini adalah fungsi klasik dalam matematik, sifat dan cirinya sangat jelas, jadi kesannya terhadap model dapat difahami dengan lebih baik.
Secara amnya, menggunakan fungsi sin dan cos sebagai pengekodan kedudukan ialah cara yang sangat berkesan untuk membantu model Transformer mengendalikan data jujukan dengan lebih baik. Pada masa yang sama, kaedah ini juga mempunyai kebolehtafsiran tertentu dan membantu orang ramai lebih memahami mekanisme pengendalian model.
Atas ialah kandungan terperinci Mengapa menggunakan fungsi sin dan cos dalam pengubah untuk pengekodan kedudukan?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

AI Menambah Penyediaan Makanan Walaupun masih dalam penggunaan baru, sistem AI semakin digunakan dalam penyediaan makanan. Robot yang didorong oleh AI digunakan di dapur untuk mengautomasikan tugas penyediaan makanan, seperti membuang burger, membuat pizza, atau memasang SA

Pengenalan Memahami ruang nama, skop, dan tingkah laku pembolehubah dalam fungsi Python adalah penting untuk menulis dengan cekap dan mengelakkan kesilapan runtime atau pengecualian. Dalam artikel ini, kami akan menyelidiki pelbagai ASP

Pengenalan Bayangkan berjalan melalui galeri seni, dikelilingi oleh lukisan dan patung yang terang. Sekarang, bagaimana jika anda boleh bertanya setiap soalan dan mendapatkan jawapan yang bermakna? Anda mungkin bertanya, "Kisah apa yang anda ceritakan?

Meneruskan irama produk, bulan ini MediaTek telah membuat satu siri pengumuman, termasuk Kompanio Ultra dan Dimensity 9400 yang baru. Produk ini mengisi bahagian perniagaan MediaTek yang lebih tradisional, termasuk cip untuk telefon pintar

#1 Google melancarkan Agent2Agent Cerita: Ia Isnin pagi. Sebagai perekrut berkuasa AI, anda bekerja lebih pintar, tidak lebih sukar. Anda log masuk ke papan pemuka syarikat anda di telefon anda. Ia memberitahu anda tiga peranan kritikal telah diperolehi, dijadualkan, dan dijadualkan untuk

Saya akan meneka bahawa anda mesti. Kita semua seolah -olah tahu bahawa psychobabble terdiri daripada pelbagai perbualan yang menggabungkan pelbagai terminologi psikologi dan sering akhirnya menjadi tidak dapat difahami atau sepenuhnya tidak masuk akal. Semua yang anda perlu lakukan untuk memuntahkan fo

Hanya 9.5% plastik yang dihasilkan pada tahun 2022 dibuat daripada bahan kitar semula, menurut satu kajian baru yang diterbitkan minggu ini. Sementara itu, plastik terus menumpuk di tapak pelupusan sampah -dan ekosistem -sekitar dunia. Tetapi bantuan sedang dalam perjalanan. Pasukan Engin

Perbualan baru -baru ini dengan Andy Macmillan, Ketua Pegawai Eksekutif Platform Analytics Enterprise terkemuka Alteryx, menonjolkan peranan kritikal namun kurang dihargai ini dalam revolusi AI. Seperti yang dijelaskan oleh Macmillan, jurang antara data perniagaan mentah dan maklumat siap sedia


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Muat turun versi mac editor Atom
Editor sumber terbuka yang paling popular

ZendStudio 13.5.1 Mac
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

DVWA
Damn Vulnerable Web App (DVWA) ialah aplikasi web PHP/MySQL yang sangat terdedah. Matlamat utamanya adalah untuk menjadi bantuan bagi profesional keselamatan untuk menguji kemahiran dan alatan mereka dalam persekitaran undang-undang, untuk membantu pembangun web lebih memahami proses mengamankan aplikasi web, dan untuk membantu guru/pelajar mengajar/belajar dalam persekitaran bilik darjah Aplikasi web keselamatan. Matlamat DVWA adalah untuk mempraktikkan beberapa kelemahan web yang paling biasa melalui antara muka yang mudah dan mudah, dengan pelbagai tahap kesukaran. Sila ambil perhatian bahawa perisian ini

Versi Mac WebStorm
Alat pembangunan JavaScript yang berguna

Pelayar Peperiksaan Selamat
Pelayar Peperiksaan Selamat ialah persekitaran pelayar selamat untuk mengambil peperiksaan dalam talian dengan selamat. Perisian ini menukar mana-mana komputer menjadi stesen kerja yang selamat. Ia mengawal akses kepada mana-mana utiliti dan menghalang pelajar daripada menggunakan sumber yang tidak dibenarkan.