要提到transformer的attention的mask,就需要先来看看train的过程,mask主要是用来缩小某些符号在训练的时梯度,像padding符号,可能很多很多,网络绝大多数时间都用来训练pad符号去了的,梯度主要往pad下降去了的,导致网络训练很难收敛,甚至不能收敛的,此时就需要使用mask来避免pad符号对train的影响。 RNN或者LSTM内避免pad符号...
通过将mask中的True位置对应的分数设置为一个非常大的负数(这里是-1e9),这些位置在通过softmax函数后,其对应的权重将接近于0,从而实现了对特定位置的忽略。 实际应用 在实际应用中,Attention Mask被广泛应用于多种场景,包括但不限于: 文本生成:在训练生成模型时,通常需要将当前位置之后的所有位置mask掉,以防止模型...
九、Attention Mask 在计算注意力得分时,注意力模块会执行掩码mask操作。掩码mask有两个目的: 在编码器的自注意力层以及解码器中的交叉注意力层中,掩码mask的作用是将输入句子中存在填充的注意力输出置为零,以确保填充不会影响自注意力。(注:由于输入序列可以是不同长度的,因此会像大多数 NLP处理过程一样,用填充...
首先， 通过上面的概念可知，我们需要用一个context_length * context_length 形状的矩阵作为mask矩阵。这...
1.1 Attention Mask 1.2 Padding Mask 2 实现多头注意力机制 2.2 定义前向传播过程 2.3 多头注意...
transformer mask attention 计算模型 Transformer mask attention 计算模型是指在自然语言处理(NLP)领域中,Transformer 模型中添加了 mask 矩阵后的注意力计算过程。具体计算过程如下: 1. Q 矩阵乘以 K 矩阵的转置,然后再除以一个缩放系数根号下 dim,以防止梯度消失问题。 2. 得到的 attention 矩阵再经过 softmax ...
在transformer中self-attention机制一种是加了masked，一种没有加，其本质结构和算法是一样的。加了mask的attention机制用在decoder中，他根据postional encoding的信息，来确保对位置i的编码输出只能依赖于小于i的输入，这里是有从左到右性质的，与encoder不一样；我们先看attention机制的结构图。如下：那我们逐一详解...
首先,我们按照前文所说,正常算attention score,然后我们用一个MASK矩阵去处理它(这里的+号并不是表示相加,只是表示提供了位置覆盖的信息)。在MASK矩阵标1的地方,也就是需要遮蔽的地方,我们把原来的值替换为一个很小的值(比如-1e09),而在MASK矩阵标0的地方,我们保留原始的值。这样,在进softmax的时候,那些被替...
实例分割mask2former Masked-attention Mask Transformer, 视频播放量 1145、弹幕量 13、点赞数 23、投硬币枚数 11、收藏人数 36、转发人数 9, 视频作者 迪哥有些愁, 作者简介 论文指导、顶会论文发刊辅导(SCI、CCF)找我助理:gupao222,相关视频:好出创新点的方向终于来
out=self.attention(queries,keys,values,attention_mask)out=self.dropout(out) 值得注意的是,在此处调用self.attention时传入的queries、keys、value形状分别为(以step=3为例):(bs,1,dim)、(bs,3,dim)、(bs,3,dim),即在key和value处神奇的对已有的全部单词做了考虑,而在上一步中分明将同一个形状为(bs,...