等价于将position信息与input concat后再做embedding
image.png但是差异在于,直接concat起来后做embeding的话,其值是可以学习的,而在Transformer的论文中,ei是固定的值。
我的理解是,position本身有明确的意义,而不像一个普通的特征。其分布和取值间的关系可能都是未知的,需要学习的。
等价于将position信息与input concat后再做embedding
image.png但是差异在于,直接concat起来后做embeding的话,其值是可以学习的,而在Transformer的论文中,ei是固定的值。
我的理解是,position本身有明确的意义,而不像一个普通的特征。其分布和取值间的关系可能都是未知的,需要学习的。
本文标题:PE的intuition
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