例如在transformer的decoder层中,我们就用到了masked attention,这样的操作可以理解为模型为了防止decoder在解码encoder层输出时“作弊”,提前看到了剩下的答案,因此需要强迫模型根据输入序列左边的结果进行attention。 Masked的实现机制其实很简单,如图: 图7: Masked Attention 首先,我们按照前文所说,正常算attention score,...
使用Masked Self-Attention层可以解决下文提到的训练阶段和预测阶段Decoder可能遇到的所有问题。 什么是Masked Self-attention层 你只需要记住:masked self-attention层就是下面的网络连线(如果实现这样的神经元连接,你只要记住一个sequence mask,让右侧的注意力系数αij=0,那么就可以达到这个效果) 训练阶段: 训练时,你...
毕竟是attention的变种,逃不出端到端的框架(这句话的意思不是说self-attention机制只能用在端到端的框架里,只要你愿意可以用到任何需要提取特征的地方),在论文当中,左边是6层Encoder,右边是6层的Decoder,Decoder中的第一层是Masked Multi-Head Attention层,...
在多层Transformer中,多层编码器先对输入序列进行编码,然后得到最后一个Encoder的输出Memory;解码器先通过Masked Multi-Head Attention对输入序列进行编码,然后将输出结果同Memory通过Encoder-Decoder Attention后得到第1层解码器的输出;接着再将第1层Decoder的输出通过Masked Multi-Head Attention进行编码,最后再将编码后的结...
现在要做的工作就是用每个query 去对每个 key 做attention(吃2个向量,输出就是告诉你这2个向量有多么匹配或者可以说输入两个向量输出一个分数(而怎么去吃2个向量output一个分数,有很多不同的做法))。 这里的公式被称为 Scaled Dot-Product Attention 被缩放的点积 注意力,它是由向量 ...
scores.masked_fill(mask == 0, -1e9)的意思. 需要注意的是, 这一步在 Query 与 Key 相乘之后, 在 Softmax 之前, 所以本质上, decoder 的Self-Attention 的内部, Target 句子, 是会和 Encoder-Output 做 Self-Attention 的乘积的, 但是, 这个结果 Attention 的结果, 我们只取前面一部分, 取一部分的...
在解码时的Encoder-Decoder Attention中三者分别指的是Mask Multi-Head Attention的输出、Memory和Memory。
为了解决这个gap,Masked Self-Attention就登场了,在训练阶段,就做Masked 为什么Encoder给予Decoders的是K、V矩阵 Q来源于解码器,K=V来源于编码器 Q是查询变量,Q是已经生成的词 K=V是源语句 当我们生成这个词的时候,通过已经生成的词和源语句做自注意力,就是确定源语句中哪些词对接下来的词的生成更有作用,首先...
Decoder(解码器)架构编码器与解码器的本质区别:在于Self-Attention的Mask机制。 编码器与解码器的本质区别Transformer的核心组件:Transformer模型包含输入嵌入、位置编码、多头注意力、残差连接和层归一化、带掩码的多头注意力以及前馈网络等组件。 Transformer的核心组件 ...
self.decoder = decoder self.src_embed = src_embed self.tgt_embed = tgt_embed self.generator = generator def forward(self, src, tgt, src_mask, tgt_mask): "Take in and process masked src and target sequences." return self.decode(self.encode(src, src_mask), src_mask, tgt, tgt_mask...