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python - 正弦嵌入 - Attention is all you need

coder 2023-08-24 原文

在Attention Is All You Need ，作者实现了位置嵌入(它添加了关于单词在序列中的位置的信息)。为此，他们使用正弦嵌入:

PE(pos,2i) = sin(pos/10000**(2*i/hidden_units))
PE(pos,2i+1) = cos(pos/10000**(2*i/hidden_units))

其中 pos 是位置，i 是维度。它必须产生形状为 [max_length, embedding_size] 的嵌入矩阵，即给定序列中的一个位置，它返回 PE[position,:] 的张量。

我找到了 Kyubyong's实现，但我不完全理解。

我尝试通过以下方式在 numpy 中实现它:

hidden_units = 100 # Dimension of embedding
vocab_size = 10 # Maximum sentence length
# Matrix of [[1, ..., 99], [1, ..., 99], ...]
i = np.tile(np.expand_dims(range(hidden_units), 0), [vocab_size, 1])
# Matrix of [[1, ..., 1], [2, ..., 2], ...]
pos = np.tile(np.expand_dims(range(vocab_size), 1), [1, hidden_units])
# Apply the intermediate funcitons
pos = np.multiply(pos, 1/10000.0)
i = np.multiply(i, 2.0/hidden_units)
matrix = np.power(pos, i)
# Apply the sine function to the even colums
matrix[:, 1::2] = np.sin(matrix[:, 1::2]) # even
# Apply the cosine function to the odd columns
matrix[:, ::2] = np.cos(matrix[:, ::2]) # odd
# Plot
im = plt.imshow(matrix, cmap='hot', aspect='auto')

我不明白这个矩阵如何提供有关输入位置的信息。有人可以先告诉我这是否是正确的计算方法，然后告诉我其背后的基本原理是什么？

谢谢。

最佳答案

我在 pytorch implementation 中找到了答案:

# keep dim 0 for padding token position encoding zero vector
position_enc = np.array([
    [pos / np.power(10000, 2*i/d_pos_vec) for i in range(d_pos_vec)]
    if pos != 0 else np.zeros(d_pos_vec) for pos in range(n_position)])

position_enc[1:, 0::2] = np.sin(position_enc[1:, 0::2]) # dim 2i
position_enc[1:, 1::2] = np.cos(position_enc[1:, 1::2]) # dim 2i+1
return torch.from_numpy(position_enc).type(torch.FloatTensor)

其中 d_pos_vec 是嵌入维度，n_position 是最大序列长度。

编辑:

在论文中，作者说嵌入矩阵的这种表示允许“模型推断出比训练期间遇到的序列长度更长的序列长度”。

两个位置之间的唯一区别是 pos 变量。检查下图的图形表示。

关于python - 正弦嵌入 - Attention is all you need，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/46452020/

Attentionpythonpositionpossectionmachine-learningtensorflownlpdeep-learning

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