第1个地方就是在上一篇文章用介绍到的Attention Mask，用于在训练过程中解码的时候掩盖掉当前时刻之后的...
然后进行 self-attention 操作，首先通过得到相关性矩阵，接下来非常关键，我们要对相关性矩阵进行 Mask，...
而这里的这个key_padding_mask是用来“遮挡”这些padding的。 这个mask是二元(binary)的,也就是说,它是一个矩阵和我们key的大小是一样的,里面的值是1或0,我们先取得key中有padding的位置,然后把mask里相应位置的数字设置为1,这样attention就会把key相应的部分变为"-inf". (为什么变为-inf我们稍后再说) attn_m...
对于masked self attention,则将不参与计算的设置为0【也就是mask 矩阵】,可以得到完成后的attention值,如下: 4) multi head masked self attention的计算 上面,讲的还是单个注意力,那么如果要搞多组注意力,相当于从不同维度来算注意力,比如一组是词法上的,一组是句法上的,一组是情感上的。 那么,在实现上如何...
# 每一条输入,padding部分不做计算,所以要进行mask, # attention_mask在transformer中有不同的作用,详细信息见参考文件 attention_scores = attention_scores +attention_mask# Normalize the attention scores to probabilities. # alpha矩阵归一化 attention_probs = nn.Softmax(dim=-1)(attention_scores) ...
apply attention mask (4)softmax 权重计算 \text{softmax}(z_i) = \frac{e^{z_i}}{\sum_{j=1}^{n} e^{z_j}}\\将任意的实数向量归一化为概率分布(输出值在 0～1 之间且和为 1),即在给定查询下每个键值对的重要性权重,应用到值向量得到最终结果,如下图所示: ...
在forward函数中,定义了self-attention的具体步骤。 步骤一: 代码语言:javascript 复制 proj_query=self.query_conv(x).view(m_batchsize,-1,width*height).permute(0,2,1) proj_query本质上就是卷积,只不过加入了reshape的操作。首先是对输入的feature map进行query_conv卷积,输出为B×C/8×W×H;view函数是...
图11 attention score from fully-connected layers CNN 从上面 MLP 模型我们可以看到,用户历史序列的向量是通过全局 pooling 的方式得到的,相当于对用户的历史行为做了一个全局描述。但是在用户的历史行为中会存在着一些局部的连续行为模式,比如用户在过去几天内连续买过婴儿用品,那么在推荐中我们可以根据这个信息向用...
现在我们看一下encoder的计算过程: *首先,在将数据传输到encoder之前,模型需要对输入的数据进行一个embedding操作,(也可以理解为类似w2c的操作) *embedding结束之后,输入到第一个encoder层,self-attention处理完数据后把数据送给前馈神经网络,前馈神经网络的计算可以并行, *当前encoder 得到的输出会输入到下一个encoder。
(text, max_length=self.max_length, padding='max_length', truncation=True, + return_tensors="pt") + return { + 'input_ids': inputs['input_ids'].squeeze(0), + 'attention_mask': inputs['attention_mask'].squeeze(0), + 'labels': torch.tensor(label, dtype=torch.float) + } + ...