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？

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！

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

不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:

• 这篇博客: 浅析图像注意力机制中的 2.Transformer和CNN的区别 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或者直接跳转源博客中阅读:
  

  Transformer还是属于机器学习的范畴，并没有CNN中的conv、pooling等操作；
  Transformer包含更多的全局信息，可解释性更强；
  CNN具有天然的几何不变性，所以进入Transformer前，需要对输入向量进行位置预编码，以提供位置信息；
  Transformer针对大型数据集(重新定义大型)，可以有更优的效果。

如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^

需要，如果你无法理解的话可以来问我细节，我做过CNN+Transformers的视频分类，对这一块比较了解

我记得有一篇论文就是研究了卷积具有的隐式位置编码的效果，现在很多Transformer的变体也都会使用卷积来进行位置嵌入，我的建议是，做一下对比实验，如果不加的效果好或者没有明显变化，就说明可以不加