经过CNN处理后的特征数据再传入transformer的编码器做自注意力还需要位置嵌入吗？

Question

请问经过CNN处理后的特征数据，它还带有位置信息吗？再传入transformer的编码器做自注意力还需要位置嵌入吗？
假设一段时间序列数据，形状为（1260，10000，1），代表有1260条数据，每条长度为10000，只有一个特征。经过包含若干层一维卷积的CNN后变为(None, 128, 1) ，这时再把它传入transformer的编码器做自注意力还需要进行位置嵌入吗？如果是的话应该在哪个维度做位置嵌入呢？谢谢！

Answer 1

该回答引用ChatGPT

经过卷积神经网络 (CNN) 处理后的特征数据不再具有显式的位置信息。因此，在将其传递到 transformer 的编码器中进行自注意力时，需要进行位置嵌入，以便模型了解序列中元素的位置。

在您提供的时间序列数据中，经过一维卷积层的处理，形状变为(None, 128, 1)。这表示在卷积之后，序列中的每个元素已经被映射到长度为 128 的特征向量中，因此需要在第二个维度（即序列长度维度）进行位置嵌入，将每个元素的位置信息嵌入到对应的特征向量中。

因此，对于您的数据，应该在 transformer 的输入嵌入层中对第二个维度进行位置嵌入。具体而言，您可以使用 tf.keras.layers.PositionalEncoding 层或自行实现位置嵌入函数，并将其应用于输入特征向量，以得到带有位置信息的编码器输入