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Transformer详解,输入部分(词嵌入、位置编码)

1、在Transformer编码器中没有针对词汇位置信息的处理，故需要在embedding层后加入位置编码器，将 词汇位置不同可能会产生不同语义的信息 加入到嵌入张量中（embedding），用来弥补位置信息的缺失。

2、因为编码器被mask的部分是需要在输入到Transformer之前事先确定好，而解码器第一个Multi-Head attention被mask的部分其实就是从t=1时刻开始一直到t=seq_len结束，对应于图2。

3、Transformer 本身是不能利用单词的顺序信息的，因此需要在输入中添加位置 Embedding，否则 Transformer 就是一个词袋模型了。Transformer 的重点是 Self-Attention 结构，其中用到的 Q， K， V矩阵通过输出进行线性变换得到。

4、mask分为两种，一是padding mask，二是sequence mask，这两种在Transformer中出现的位置不同：padding mask在所有scaled dot-product attention中均出现，sequence mask仅在decoder的self-attention中出现。

5、在下图中，是20个单词的 positional encoding，每行代表一个单词的位置编码，即第一行是加在输入序列中第一个词嵌入的，每行包含 512 个值， 每个值介于 -1 和 1 之间，用颜色表示出来。

6、单词顺序是NLP中非常重要的信息，所以加入Position encoding是考虑输入序列中单词顺序的一种方法。将位置编码与Embedding向量直接加起来得到真正的单词输入向量。

Transformer的Input长度为何受限?

一种流行的策略是只考虑文档部分内容。但是，这可能导致系统无法检索较长的文档。作者提出了一种局部自注意力机制，即考虑在文档term上移动窗口，并且每个term只关注同一窗口中的其他terms。

因为input输入框还有2px的边框等，以200px宽度、80px高度为例，解决办法如下：需要准备的材料分别有：电脑、浏览器、html编辑器。首先，打开html编辑器，新建html文件，例如：index.html。

限制input文本框的输入长度的话可以为其加上maxlength属性来限制。如果是限制input的显示长度的话，可以直接用CSS中的width来限制。添加css属性， style=width：200px；。

向量的大小是一个超参数，通常设置为训练集中最长句子的长度。

Transformer的总架构如下图所示：这是典型的Transformer结构，简单来说，Transformer = 预训练（input） + Encoder*N + 预训练（output） + Decoder*N+output。

效果如下 在Transformer编码器中没有针对词汇位置信息的处理，故需要在embedding层后加入位置编码器，将 词汇位置不同可能会产生不同语义的信息 加入到嵌入张量中（embedding），用来弥补位置信息的缺失。

变压器输入和输出波形相同吗

1、变压器输入的波形与输出的波形是一样的，只是电压不一样。如输入正旋波，也会输出正旋波，那么输入脉动电流，也会输出脉动电流。脉动电流属于交流电。只要不是平稳的直流电，变压器就会有反应的。

2、你好：——★ 变压器的同名端，波形的相位是一致的：输入波形，与输出波形相同。

3、答案是一般情况下（忽略漏感且磁芯处于线性段）与输入波形相同。以方波电压输入为例， 假定副边开路：原边电压恒定，因而励磁电流线性上升，上升斜率等于U/L， 其中L为励磁电感。

4、如果双极性方波不完全对称（电压不等，或占空比不等），也会遇到同样问题，最好串上隔直流电容。

Transformer模型解析记录

Transformer 本身是不能利用单词的顺序信息的，因此需要在输入中添加位置 Embedding，否则 Transformer 就是一个词袋模型了。Transformer 的重点是 Self-Attention 结构，其中用到的 Q， K， V矩阵通过输出进行线性变换得到。

Transformer的总架构如下图所示：这是典型的Transformer结构，简单来说，Transformer = 预训练（input） + Encoder*N + 预训练（output） + Decoder*N+output。

transformer模型中缺少一种解释输入序列中单词顺序的方法，它跟序列模型还不不一样。

Transformer解读(附pytorch代码)

在Transformer出现之前，RNN系列网络以及seq2seq+attention架构基本上铸就了所有NLP任务的铁桶江山。

详解Transformer （论文Attention Is All You Need）. 正如论文的题目所说的，Transformer中抛弃了传统的CNN和RNN，整个网络结构完全是由Attention机制组成。

也可以使用位置编码，一种不需要学习的封闭形式的表达。在经典的 Transformer 论文“ Attention Is All You Need ”中，作者定义了一种由不同频率的正弦和余弦函数组成的位置编码。