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

图 1-2. Transformer网络结构图 . 总体来说，所谓自注意力机制就是通过某种运算来直接计算得到句子在编码过程中每个位置上的注意力权重；然后再以权重和的形式来计算得到整个句子的隐含向量表示。

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 ...

回答这个问题，等同于解释“Transformer中的参数矩阵维度与输入序列的长度无关“。 咱们单独将Encoder层的一个block取出来，分析一下这个block中的参数（Decoder层也可以类推），就可以知道Transformer是如何做到处理可变长度数据的了。

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。