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3、embedding词向量（BERT 结构与原理（1）--Embedding）
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BERT结构与原理（--Embedding
??BERT主要是多个Transformer的Encoder作为主题，主要包含Embedding层，Encoder层2024年12月华为 c8815(hp电脑官网)。??BERT中的Embedding主要有种：??TokenEmbedding是对词向量进行编码。原始的输入是。??在BERT中TokenEmbedding的内部计算流程是Chū始化一Gèèr维数组，大小为，Jìn行tensor的乘法。验证如下：可以看见两者的结果是一样的，所以猜测embedding内部就是先将句Zǐ中每个词的索引表示转化为one-hot表示，然后对编码后的数据进行矩阵的变换，其中参数开始是Shū出化的，后面训练的时候可以用来学习。编码后的Shū出为??BERT中的PositionEmbedding和Transformer不一样，transormer中式直接利用公式，计算出对用维度的值。在BERT中是要学习的。比如说d_model的大小为，那么每个句子就会生成一个。和TokenEmbedding输出的维度一样。一般是不Yòng的，只在句子对的时候采用。其编码后De维度也是。
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