When exploring positional encoding, it's essential to consider various aspects and implications. 如何理解Transformer论文中的positional encoding，和三角函数有什么关系？ - 知乎. 最近研究Transformer论文，知道positional encoding是为了引入位置信息，但是不明白为什么这样就可以引入… 十分钟读懂旋转编码（RoPE） - 知乎.
旋转位置编码（Rotary Position Embedding，RoPE）是论文 Roformer: Enhanced Transformer With Rotray Position Embedding 提出的一种能够将相对位置信息依赖集成到 self-attention 中并提升 transformer 架构性能的位置编码方式。而目前很火的 LLaMA、GLM 模型也是采用该位置编码方式。 和相对位置编码相比，RoPE 具有更好的 外推性 ... Furthermore, position embedding和position encoding是什么？有什么区别?. 最近看了一些NLP的paper，发现大家都在使用position embedding（或者是position encoding）。但是大部分… BERT为何使用学习的position embedding而非正弦position encoding?
横坐标为positional encoding的维数i，纵坐标为位置pos 不同位置的position encoding做点乘的可视化。 点乘结果会随着相对位置的增加而递减。 当时学习transfer的时候对positional encoding的认识就到这么多。 。。 关于定义里面的magic number为什么取10000还是没有想清楚。 nn.Transformer怎么使用？ - 知乎. This perspective suggests that, positional Encoding：位置编码。 用于为token编码增加位置信息，例如I love you这三个token编码后的向量并不包含其位置信息 (love左边是I，右边是you这个信息)，位置信息非常重要。 Linear+Softmax：一个线性层加一个Softmax，用于对nn.Transformer输出的结果进行预测。
transformer中使用的position embedding为什么是加法？ - 知乎. 3.2 深度影响分析 Ke et al. (2021) - “Rethinking Positional Encoding” 的发现： 浅层网络（层）：拼接可能略有优势 深层网络（12层+）：加法表现更稳定，拼接优势消失 超大规模：拼接的内存开销成为瓶颈 3.3 消融实验 原始Transformer论文的补充实验：
位置编码positional-encoding有哪些？ - 知乎. transformer位置编码如何去理解？ - 知乎. In this context, positional Encoding的引入，就是用来表征文本中词与词之间的顺序关系，解决Transformer的位置敏感性问题。 2 Positional Encoding的概念 Positional Encoding就是将位置信息嵌入到Embedding词向量中，让Transformer保留词向量的 位置信息，可以提高模型对序列的理解能力。 Similarly, position Encoding 是怎么回事？ - 知乎.
Position Encoding 是怎么回事？ 自然语言处理里的 Position Encoding (PE) sentence representation 和BoW一起出现在论文里 显示全部 关注者 98 被浏览
📝 Summary
As shown, positional encoding serves as a crucial area that merits understanding. In the future, ongoing study on this topic can offer additional understanding and value.
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