batch_first=True)x=torch.rand(1,3,5)key_padding_mask=torch.tensor([False,False,True]).expand(1,3)print('>>>x:\n',x)print('>>>key_padding_mask:\n',key_padding_mask)attn_output,attn_output_weights=mha(x,x,x,key_padding_mask=key_padding_mask)print('>>>attn_output:\n',attn_...
Transformer P8 Attention处理Key_Padding_Mask 在NLP任务中,输入模型的句子一般都是有长有短的,为方便批处理,会强行用 pad 填充到等长。而填充的 pad 经过词嵌入和位置编码层,会被编码成一个正常的特征向量,为了防止 pad 影响计算结果,需要把 pad 对应位置的数值 mask 掉。 上节课当中,我们实现了用于注意力计算...
这个文篇包含了两类mask,一类是padding mask,另一类则是future mask,第一类是用来减小padding的反向梯度的避免网络主要训练padding符号,第二类是用来遮挡后面的符号,前面的符号只能和之前的做线性或者非线性运算,不能和以后的符号有关系。 transformer网络内attention使用的multi-head - 知乎 (zhihu.com) 要提到transforme...
3.1.1掩码:Mask Mask表示掩码,它对某些值进行掩盖,使其在参数更新时不产生效果。Transformer 模型里面涉及两种 mask,分别是 Padding Mask 和 Sequence Mask。其中,Padding Mask 在所有的 scaled dot-product attention 里面都需要用到,而 Sequence Mask 只有在 Decoder 的 Self-Attention 里面用到。 为什么需要Mask?
稳定性:如果不使用padding mask,填充值可能会对模型的输出产生不稳定的影响,尤其是在使用softmax函数时。 解释性:使用padding mask可以提高模型的解释性,因为我们可以确保模型的输出只与真实的输入数据有关,而不是与填充值有关。 总之,padding mask是处理序列数据时的一个重要工具,它确保模型在其计算中忽略填充值,从...
Encoder-Decoder Attention层的工作原理和多头自注意力机制类似。不同之处是:Encoder-Decoder Attention层使用前一层的输出构造Query矩阵,而Key和Value矩阵来自于编码器栈的输出。 10、掩码Mask Mask表示掩码,它对某些值进行掩盖,使其在参数更新时不产生效果。Transf...
Transformer模型里面涉及两种mask,分别是Padding Mask和Sequence Mask。其中,Padding Mask在所有的scaled dot-product attention里面都需要用到,而Sequence Mask只有在Decoder的Self-Attention里面用到。 1)Padding Mask 什么是Padding mask呢?因为每个批次输入序列的长度是不一样的,所以我们要对输入序列进行对齐。具体来说,...
对于decoder 的 self-attention,里面使用到的 scaled dot-product attention,同时需要padding mask 和 sequence mask 作为 attn_mask,具体实现就是两个mask相加作为attn_mask。 其他情况,attn_mask 一律等于 padding mask。 2.3.2 Output层 当decoder层全部执行完毕后,怎么把得到的向量映射为我们需要的词呢,很简单,只...
Encoder-Decoder Attention层的工作原理和多头自注意力机制类似。不同之处是:Encoder-Decoder Attention层使用前一层的输出构造Query矩阵,而Key和Value矩阵来自于编码器栈的输出。 10、掩码Mask Mask表示掩码,它对某些值进行掩盖,使其在参数更新时不产生效果。Transformer模型里面涉及两种mask,分别是Padding Mask和Sequence...
Encoder中只需要padding mask即可,而Decoder中需要padding mask和sequence mask。 基于Encoder-Decoder 的Multi-Head Attention Encoder中的Multi-Head Attention是基于Self-Attention Decoder中的第二个Multi-Head Attention就只是基于Attention,它的输入Quer来自于Masked Multi-Head Attention的输出, ...