在这个视频中，我们深入探讨了旋转位置编码的原理和应用. 视频从实数域上的矩阵旋转变化开始，逐步引导大家了解如何通过这一数学原理进行推导，进而揭示了旋转位置编码背后的数学和逻辑结构。最重要的是，视频不仅停留在理论分析层面，还提供了完整的代码实现。整个视频旨在为大家提供一个从理论到实践的全面视角，通过这个视频，希望大家能够不仅理解旋转位置编码的原理，更能掌握如何在实际问题中应用这一技术.附上博客的地址, 视频播放量 17030、弹幕量 12、点赞数 1140、投硬币枚数 529、收藏人数 2227、转发人数 193, 视频作者 连博AI说, 作者简介 北京大学数院计算数学博士，前百度凤巢主任架构师，相关视频：Attention、Transformer公式推导和矩阵变化，14 Transformer之位置编码Positional Encoding （为什么 Self-Attention 需要位置编码），54、Probabilistic Diffusion Model概率扩散模型理论与完整PyTorch代码详细解读，博采众长式的旋转位置编码，【研1基本功 （真的很简单）Decoder Encoder】手写Decoder Layer 准备召唤Transformer，为什么Transformer会好于ResNet，从Lipschitz常量讲起【深度学习中的数学ep10】，从编解码和词嵌入开始，一步一步理解Transformer，注意力机制(Attention)的本质是卷积神经网络(CNN)，【研1基本功 （真的很简单）注意力机制】手写多头注意力机制，【研1基本功 （真的很简单）Encoder Embedding】手写编码模块、构建Encoder Layer，通俗易懂-大模型的关键技术之一：旋转位置编码rope （2）