本文主要是介绍【深度学习】如何理解 Transformer 位置编码：每个位置的编码真的都是唯一的吗？还是周期性的？，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
文章目录
- 理解 Transformer 位置编码：每个位置的编码真的都是唯一的吗？
- 位置编码的基本原理
- 位置编码真的独一无二吗？
- 周期性与最小公倍数
- 如何计算周期
- 最小公倍数的计算
- 实际中的周期重复
- 实际应用中的位置编码
- 总结
理解 Transformer 位置编码：每个位置的编码真的都是唯一的吗？
在深入学习自然语言处理（NLP）模型的过程中，Transformer 模型以其强大的性能和灵活性逐渐成为主流。Transformer 的自注意力机制可以同时处理句子中的所有位置，不再依赖传统 RNN 的顺序处理。这一机制的优势显而易见，但也引发了一个新问题：如何保留输入序列中的位置信息？Transformer 的位置编码（Positional Encoding）正是为了解决这个问题。
位置编码的基本原理
在 Transformer 中，位置编码通过一组不同频率的正弦（sin）和余弦（cos）函数生成。这些编码被加到输入的词向量中，使得模型可以感知到序列中各个词的位置。位置编码的公式如下：
PE ( p o s , 2 i )
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