详细解析Attenton Is All You Need论文中的位置编码模块及其作用 Attention Is All You Need 论文解析之四——positional encoding

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详细解析Attenton Is All You Need论文中的位置编码模块及其作用 Attention Is All You Need 论文解析之四——positional encoding

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

自注意力（Self-attention）机制在深度学习领域十分重要，它可以帮助模型自动捕获输入序列中不同位置之间的关联性，并进一步提升模型的表达能力。而位置编码（Positional Encoding）也被广泛应用于神经网络结构中，通过对位置信息进行编码，可以有效地增强特征的空间关联性，从而提高模型的准确率。本文将详细解析Attenton Is All You Need论文中的位置编码模块及其作用。

Attention Is All You Need（transformer）是一个深度学习模型，在很多任务上取得了最好的成绩，但是它的复杂性使得初学者难以完全理解其中工作原理。本系列文章力图阐述Transformer的相关原理和实现过程，让大家能够快速掌握Transformer的最新进展，加速应用落地。

2.基本概念术语说明

2.1 Attention Mechanism

自注意力机制（Attention mechanism）是指模型对于输入的每个元素都生成相应的上下文表示，并根据上下文表示对每个元素进行注意力分配的一种机制。其中，自注意力指的是模型自己内部循环得到的结果，而不是接收外部输入之后再自行做处理。

Attention Mechanism由三个主要组成部分构成：Q、K、V。即查询、键和值。其中，Q、K、V都是向量形式，且维度相同。假设输入序列为X={x1, x2,…,xn}，那么我们希望得到各个元素的上下文表示c={c1, c2,…, cn}。这里，cij表示第i个元素与第j个元素