Jan 21, 2025 · 因为 Transformer不采用RNN结构，而是使用全局信息，不能利用单词的顺序信息，而这部分信息对于NLP来说非常重要。所以Transformer中使用位置Embedding保存单词在序列中的相对或绝对位置。 位置Embedding用 表示， 的维度与单词Embedding相同。

但Transformer是并行地处理句子中的单词的，缺少单词的位置信息表征。 为了有效地表征单词的位置信息，Transformer设计了位置编码 PositionalEncoding，并添加到模型的输入中。 于是，Transformer 用单词嵌入(权重要学习)向量 和位置编码(直接编码)向量 之和 来表示输入。

如果说「从浅入深」理解 Transformer，逐渐要到深的那部分，答案肯定短不了，希望你有耐心看完。我认为分三步： 第一步，了解 Transformer 出现之前的几个主流语言模型，包括 N 元文法（n-gram）、多层感知器（MLP）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）。

Transformer 与 RNN 不同，可以比较好地并行训练。 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。

再后来，transformer成为主流，nlp那边用layer norm居多，所以transformer继承了它，至于为什么不用BN而用LN，之前知乎一个问题大佬们都有很多讨论了：transformer 为什么使用 layer normalization，而不是其他的归一化方法？ 。

Feb 3, 2025 · I want to use one centre tap 12 - 0 -12 transformer to power amp (lm1875 stereo) and a small pre amp board but I also need a 5v dc supply. what is best configuration for this. Thanks

Transformer 与 RNN 不同，可以比较好地并行训练。 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。

ACL21论文《MedWriter》的模型总图. 但是Transformer，特别是ViT(Vision Transformer)出来之后，这个模型壁垒就被打破了，人们发现原来对付图像和文本都可以使用同一个模型，那么处理多模态的任务，就直接使用把两种模态输进这个模型，然后接上自己的下游任务，省时省力end2end，还能把精力更多放在任务而 ...

Transformer 与 RNN 不同，可以比较好地并行训练。 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和cnn最大的区别在于，分块局部信息提取，再加全局特征提取。 缺点是，局部信息提取相对粗燥；优点是更好的全局性。 在实践中，metatransformer曾经做过实验，一种混合结构，前面的层用卷积，后面的用注意力，效果是最好的。