head_mask 参数在基于Transformer架构的模型的 forward 函数中,顾名思义,是作用在head上的掩码,用于控制 Transformer 中多头注意力(Multi-Head Attention)层中各个注意力头(attention heads)的参与程度。也就是说,这个head_mask可以控制哪些head参与注意力计算,哪些不参与。 head_mask: Optional[torch.FloatTensor] 是...
3.多头注意力机制(multi-head attention) 3.1 从attention引出multi-head attention 在标准的 Attention 模型 Attention ( Q,K , V )中,对 Q 和 K 进行相似度匹配,相当于在特定的角度上计算相似度, Q 和 K 所在的向量空间即为观察角度,并且有且仅有一个观察角度。然而,实际情况要复杂得多。 例如,“小明养...
Multi-Head Attention是在Tansformer 中提出的,多头 Attention,简单来说就是多个 Self-Attention 的组合,它的作用类似于 CNN 中的多核。但是多头 attention的实现不是循环的计算每个头,而是通过 transposes and reshapes,用矩阵乘法来完成的。 三、Multi-Head Attention的计算流程 由上图可以看出多头attention的计算分...
2.2 sequence mask:transformer decoder部分 训练的时候,在Masked Multi-head attention层中,为了防止未来的信息被现在时刻看到,需要把将来的信息mask掉。 mask为下三角矩阵 使用mask矩阵,把当前之后的全部遮住。可以防止看到t时刻之后的信息。t-1时刻、t时刻、t+1时刻在masked M...
MultiheadAttention中的Attention Mask格式 在PyTorch的MultiheadAttention模块中,Attention Mask的格式有一定的要求。具体来说,Attention Mask应该是一个三维的Tensor,其形状为(B, Nt, Ns),其中B为batch size,Nt为目标序列的长度,Ns为源序列的长度。在这个Tensor中,每个位置的值应该为0或-inf,分别表示应该考虑或忽略...
导语：转置卷积层（Transpose Convolution Layer）又称反卷积层或分数卷积层，在最近提出的卷积神经网络中...
本文将聚焦于Transformer Encoder中的Attention Mask,揭示其如何在保持模型性能的同时,处理序列中的特定依赖关系。 Transformer Encoder概览 Transformer Encoder由多个相同的层堆叠而成,每一层主要包含两个子层:Multi-Head Attention和Feed Forward Neural Network。Multi-Head Attention允许模型并行处理序列中的不同位置信息,...
t-1时刻、t时刻、t+1时刻在masked Multi-head attention layer是并行计算的。延伸问题:transformer decoder在预测时也用到了mask 是为了保持预测时和训练时,信息量一致。保证输出结果的一致。 2.3 BERT: maskd LM The training data generator chooses 15% of the token positions at random for prediction. If ...
(here) to have the src_attention_mask in shape of N.num_heads, T, S where N is the batch-size, num_heads is the number of heads in MultiHeadAttention module. Additionally, T is the target sequence length and S is the source sequence length. Explanation of code atlink(https://...
1): super(TransformerBlock, self).__init__() self.att = layers.MultiHeadAttention(num_heads=num_heads, key_dim=embed_dim) self.ffn = keras.Sequential( [layers.Dense(ff_dim, activation="relu"), layers.Dense(embed_dim),] ) self.layernorm1 = layers.LayerNormalization(epsilon=1e-6) ...