一、position embedding和position encoding是什么

Position Embedding和Position Encoding都是在自然语言处理（NLP）中用于处理序列数据的技术，特别是用于处理语言中单词或字符的顺序信息。

1、Position Embedding（位置嵌入）：

在Transformer等深度学习模型中，输入的序列数据通常被转换为词嵌入（word embedding）或字符嵌入（character embedding）。词嵌入和字符嵌入是将语言中的单词或字符映射到连续的实数向量空间，以便模型可以处理连续的实值特征。

然而，嵌入向量并没有直接包含词或字符在句子中的位置信息，而在NLP任务中，单词或字符的顺序往往对于理解语义和上下文非常重要。因此，为了将位置信息引入嵌入向量中，通常会引入位置嵌入（Position Embedding）。

位置嵌入是一种额外的嵌入向量，用于表示输入序列中每个位置的位置信息。在Transformer中，位置嵌入采用了不同的数学函数（如正弦函数和余弦函数），将位置信息映射到连续的向量空间。通过将位置嵌入与词嵌入或字符嵌入相加，可以在嵌入向量中保留位置信息。

2、Position Encoding（位置编码）：

位置编码是一种将位置信息添加到序列数据的技术，特别用于Transformer等模型中。与位置嵌入类似，位置编码的目标是为了在序列数据的嵌入向量中引入位置信息。

在Transformer中，位置编码采用了一种特殊的编码方式，通常使用正弦和余弦函数来生成位置编码矩阵。位置编码矩阵的维度与词嵌入或字符嵌入的维度相同，但其中的每个元素都对应于不同位置和不同维度的位置信息。

位置编码矩阵与输入的词嵌入或字符嵌入相加，以在模型的输入中保留位置信息。这样，在经过一系列的自注意力机制和前馈神经网络层后，模型能够更好地理解序列数据的上下文和顺序信息。

二、position embedding和position encoding的区别

1、作用方式不同

Position Embedding：Position Embedding是将位置信息嵌入到词嵌入向量中。它通过在词嵌入向量中增加位置信息，使得同样的词在不同位置拥有不同的表示。例如，在Transformer模型中，Position Embedding采用正弦函数或余弦函数来表示位置信息。Position Encoding：Position Encoding是在Transformer等模型中用于编码序列中每个位置的信息。它是一种在序列中加入位置信息的技术，用于表明每个位置在序列中的相对位置。在Transformer中，Position Encoding采用正弦和余弦函数的组合来表示位置信息。

2、实现方法不同

Position Embedding：Position Embedding通常是在词嵌入向量中直接加入位置信息，通过简单的向量加法来实现。它不需要模型额外学习位置信息，因此计算效率较高。Position Encoding：Position Encoding是通过特定的函数计算得出位置编码向量，并在模型中作为可学习的参数参与训练。Position Encoding的计算涉及参数学习，因此相对来说计算效率较低。

3、应用场景不同

Position Embedding：Position Embedding主要应用于基于注意力机制的模型，例如Transformer等。在这些模型中，Position Embedding用于表达序列中词语的位置信息，有助于模型捕捉长距离依赖关系。Position Encoding：Position Encoding同样适用于基于注意力机制的模型，如Transformer，用于编码序列中每个位置的信息。此外，Position Encoding还可以用于其他需要将位置信息融入模型的场景，例如图像处理领域中的空间位置编码。

延伸阅读

Position Encodin矩阵的计算公式

PE(pos, 2i) = sin(pos / (10000^(2i/d_model)))
PE(pos, 2i+1) = cos(pos / (10000^(2i/d_model)))

其中，PE(pos, 2i)和PE(pos, 2i+1)分别表示位置编码矩阵中第pos个位置和第2i维或2i+1维的元素。d_model表示词嵌入或字符嵌入的维度。pos表示位置，从0开始到序列的长度减1。