在这种情况下,我们只需要动态地生成一个与当前步骤大小相匹配的mask矩阵即可。例如,在生成第一个词时,不需要任何mask;在生成第二个词时,只需要屏蔽掉第一个词之后的所有位置。 结论 通过Self-Attention Mask,Transformer模型的解码器能够严格遵守序列生成的顺序性,同时充分利用整个序列的上下文信息。这种设计不仅提高了...
现在将掩码值添加到结果中。在Encoder Self-attention中,mask用于屏蔽掉Padding值,使其不参与Attention Score。 解码器自注意力和解码器编码器注意力中应用了不同的掩码,将在流程稍后介绍。 现在通过除以查询大小的平方根来缩放结果,然后对其应用 Softmax。 在Softmax 的输出和 V 矩阵之间执行另一个矩阵乘法。 Encode...
然后会进入Feed Forward+Add&Norm层,接着会将整个结构重复N次。 最后会进入Linear+Softmax层,最终输出预测的单词,因为 Mask 的存在,使得单词 0 的输出 Z(0,) 只包含单词 0 的信息,如下: img Softmax 根据输出矩阵的每一行预测下一个单词,如下图所示: img 这部分我推荐大家听听李...
def forward(self, q, k, v, mask=None): # self.temperature是论文中的d_k ** 0.5,防止梯度过大 # QxK/sqrt(dk) attn = torch.matmul(q / self.temperature, k.transpose(2, 3)) if mask is not None: # 屏蔽不想要的输出 attn = attn.masked_fill(mask == 0, -1e9) # softmax+dropout...
Mask \ \ Q \cdot K^T与矩阵V相乘,得到输出Z img 上述过程只展示的是一个Head的情况,输出了Z,最后应该把所有Head的结果拼接,使最终的Z和输入X的维度一致。 Masked Multi-Head Attention结束后使一个Add&LayerNormalization层,这个我在encoder中已经讲述的很清楚了,这里不再赘述。经过Add&LayerNormal...
Mask \ \ Q \cdot K^T与矩阵V相乘,得到输出Z img 上述过程只展示的是一个Head的情况,输出了Z,最后应该把所有Head的结果拼接,使最终的Z和输入X的维度一致。 Masked Multi-Head Attention结束后使一个Add&LayerNormalization层,这个我在encoder中已经讲述的很清楚了,这里不再赘述。经过Add&LayerNormal...
Mask \ \ Q \cdot K^T与矩阵V相乘,得到输出Z img 上述过程只展示的是一个Head的情况,输出了Z,最后应该把所有Head的结果拼接,使最终的Z和输入X的维度一致。 Masked Multi-Head Attention结束后使一个Add&LayerNormalization层,这个我在encoder中已经讲述的很清楚了,这里不再赘述。经过Add&LayerNormal...
在Encoder Self-attention中,mask用于屏蔽掉Padding值,使其不参与Attention Score。 解码器自注意力和解码器编码器注意力中应用了不同的掩码,将在流程稍后介绍。 现在通过除以查询大小的平方根来缩放结果,然后对其应用 Softmax。 在Softmax 的输出和 V 矩阵之间执行另一个矩阵乘法。 Encoder Self-attention中完整的...
Mask \ \ Q \cdot K^T与矩阵V相乘,得到输出Z img 上述过程只展示的是一个Head的情况,输出了Z,最后应该把所有Head的结果拼接,使最终的Z和输入X的维度一致。 Masked Multi-Head Attention结束后使一个Add&LayerNormalization层,这个我在encoder中已经讲述的很清楚了,这里不再赘述。经过Add&LayerNormal...
Mask \ \ Q \cdot K^T与矩阵V相乘,得到输出Z img 上述过程只展示的是一个Head的情况,输出了Z,最后应该把所有Head的结果拼接,使最终的Z和输入X的维度一致。 Masked Multi-Head Attention结束后使一个Add&LayerNormalization层,这个我在encoder中已经讲述的很清楚了,这里不再赘述。经过Add&LayerNormal...