在语音识别中，位置编码同样发挥着重要的作用。语音信号是一个随时间变化的序列，不同时间点上的特征对于语音的理解和识别都至关重要。位置编码帮助模型更好地把握语音信号中不同时间点的特征变化，就像给模型配备了一个精确的“时间导航仪”，让模型能够在时间的长河中准确地定位每个特征的位置和变化趋势。这样，模型在进行语音识别时，就能够更加准确地识别出语音中的内容，提高语音识别的准确率和稳定性。
总之，位置编码作为transformer架构中不可或缺的一部分，为模型在处理序列数据时提供了强大的支持。它就像是模型的得力助手，帮助模型在处理各种序列数据时更加得心应手，从而推动了深度学习在多个领域的广泛应用和发展。
位置编码的实现方式颇为独特，它借助正余弦波来表示不同的位置。正余弦函数具有周期性和连续性的特点，这使得它们能够以一种平滑且规律的方式对位置信息进行编码。具体来说，不同频率的正余弦波对应着序列中不同的位置，这样模型可以通过学习这些正余弦波的特征，精准地捕捉每个元素的位置。
然而，在复杂多变的数字世界中，当模型平静的运行状态遭遇对抗攻击这一强大干扰源时，整个情况便陡然发生了翻天覆地的变化。
对抗攻击绝非一般的干扰行为，它是经过攻击者精心策划与设计的恶意手段。攻击者利用对模型原理的深入了解，巧妙地构造出特定的干扰信息，其目的就是要破坏模型的正常运行秩序，让模型输出错误甚至荒谬的结果。这种攻击就如同在精密的机器中悄然放入一颗“沙子”，看似微小，却足以使整台机器的运转陷入混乱。
在对抗攻击的强烈影响下，模型中的位置编码——原本稳定运行的正余弦波——出现了令人意想不到的相变扭曲现象。位置编码在正常情况下起着至关重要的作用，正余弦波以有序且平滑的状态