编码器由多层相同的层组成，每层有两个子层：一个多头自注意力层（Multi-Head Self-Attention）和一个...
二、什么是 Multi-Head Attention 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...
embed_dim,num_heads,dropout=0.,bias=True):super(MyMultiheadAttention,self).__init__()""":pa...
原理见上例 例:transformer mask encoder self-attention mask 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...
在transformer中训练decoder部分时采用的masked-multihead-self-attention机制,由于句子不能预知未来而采用的下三角矩阵mask,当对输入发生顺序变化时,考虑下会发生什么呢? 下三角矩阵mask 下三角矩阵mask 输入句子顺序发生变化时,为了保持同样的注意力计算,mask也会发生对应的变化,从而变为下图。而换个角度,当保持输入顺序...
例: transformer mask encoderself-attention mask 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...
例:transformer mask encoder self-attention mask 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。
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...
原理同上 例:transformer mask encoder self-attention mask 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。
3.1 Attention Mask 如图3所示，在训练过程中对于每一个样本来说都需要这样一个对称矩阵来掩盖掉当前...