Mask就如它的字面意思，是遮蔽掉输入。从LSTM的角度来说让cell看不见这个输入。正常的LSTM cell有3个...
# create a mask by filtering out all tokens that ARE NOT the padding token tag_pad_token = self.tags['<PAD>'] mask = (Y > tag_pad_token).float() # count how many tokens we have nb_tokens = int(torch.sum(mask).data[0]) # pick the values for the label and zero out the re...
2. PyTorch 中 pack_padded_sequence 和 pad_packed_sequence 的原理和作用。 3.在基于时间维度的反向传播算法中屏蔽(Mask Out)用于填充的符号。 TIPS: 文本填充,使所有文本长度相等,pack_padded_sequence , 运行LSTM,使用 pad_packed_sequence,扁平化所有输出和标签, 屏蔽填充输出, 计算交叉熵损失函数(Cross-Entro...
计算输入门的值it并将其与整体信息St计算哈达玛积。在这一步,之所以要在输入门的值再与整体信息St计算哈达玛积的原因是,门控结构(Gate)输出的介于0-1之间的数字,相当于图像的掩膜(mask),与整体信息结合在一起才能确定输入的信息。 3、更新(Update) 单元状态(Cell State)表示的是到t时刻,循环单元选择性记忆的...
3.在基于时间维度的反向传播算法中屏蔽(Mask Out)用于填充的符号。 TIPS: 文本填充,使所有文本长度相等,pack_padded_sequence , 运行LSTM,使用 pad_packed_sequence,扁平化所有输出和标签, 屏蔽填充输出, 计算交叉熵损失函数(Cross-Entropy)。 为何知其难而为之?
3.在基于时间维度的反向传播算法中屏蔽(Mask Out)用于填充的符号。 TIPS: 文本填充,使所有文本长度相等,pack_padded_sequence , 运行LSTM,使用 pad_packed_sequence,扁平化所有输出和标签, 屏蔽填充输出, 计算交叉熵损失函数(Cross-Entropy)。 为何知其难而为之?
在 LSTM 的输入端，不是将 dropout 独立应用于每个 embedding，而是对将在每个位置类似应用的单个 mask ...
sequence mask用在decoder的self-attention部分,主要为了加入时序的信息,让注意力关注在t时前的输出。 总结 总结一下,整个NLP学下来思路其实还是很清晰的,但是其数学方面上的解释却越来越模糊,以上都是在我在学习比赛过程中的一些收获,如果有观点不同的地方欢迎讨论。接下来会补上有关Attention机制CV上的应用和BERT的...
利用PyTorch 处理时,在填充之前,我们需要保存每个序列的长度。我们需要利用这些信息去掩盖(mask out)损失函数,使其不对填充元素进行计算。 我们用同样的方法处理标签 : 数据处理总结: 我们将这些元素转换成索引序列并通过加入 0 元素对每个序列进行填充(Zero Padding),这样每批数据就可以拥有相同的长度。
我居然只花7个小时就把【物体检测MaskRCNN+FasterRCNN】学明白了,论文精讲+源码解读,超实用!!人体姿态识别/RCNN/Resnet/神经网络 652 -- 2:31:59 App 一看就懂!我居然只花一个小时就学会了【如何搭建神经网络】进行分类与回归任务,简单高效!!!新手必看!(神经网络与深度学习|人工智能) 351 -- 2:13:43...