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...
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 ...
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...
Attention Mask是一种技术手段,通过在Attention计算的权重矩阵上应用一个掩码(mask),来控制模型对序列中不同元素的关注度。具体来说,如果某个元素在Attention计算时应该被忽略,那么对应的权重将被设置为一个非常小的负数(如-inf),这样在通过softmax函数后,这些位置的权重将接近0,实现忽略效果。 实例解析 以下是一个...
Attention Mask(注意力掩码): 在一些具体的应用场景中,可能需要限制注意力的计算范围,只关注某些特定的位置之间的关系。 Attention Mask 的作用是屏蔽不需要关注的位置,将其对应的注意力权重设置为一个很小的值(如负无穷),从而在计算注意力分布时将其忽略。 通过Attention Mask,可以限制模型的注意力范围,使其只关注...
Swin是在Window当中单独去做Window Attention。与Vit不同，本Window内的Visual Tokens去算自己内部的...
解码器中的Self-Attention机制虽然强大,但如果不加以限制,会允许模型在生成当前词时看到未来的词,这显然违背了语言生成的顺序性。为了解决这个问题,Transformer引入了Self-Attention Mask。 Self-Attention机制简述 在Self-Attention中,模型会计算序列中每个元素与其他所有元素的关联度(即Attention分数),然后基于这些分数更新...
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...
为什么如此将矩阵mask能实现看到看不到的效果? 因为这个attention矩阵是句子A和句子B造的attention矩阵,用 attetion矩阵 再去 矩阵乘 句子A,则是个完整的attention效果, 也就是attention矩阵一行里如果mask掉一部分词,就等于缺少那部分词的信息。(目前理解)
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