cross mask attention
时间: 2023-11-02 21:07:42 浏览: 48
Cross-mask attention是指在多个输入序列之间进行注意力计算的一种机制。在这种机制下,每个输入序列都会被掩码,以避免模型在计算注意力时考虑到无效的位置。同时,模型会计算不同输入序列之间的交叉注意力,以更好地捕捉它们之间的关系。
例如,在多轮对话中,我们可以将每个对话轮次看作一个输入序列,并使用交叉注意力来捕捉不同轮次之间的关系。
相关问题
transformer中cross attention的输入是什么
Transformer中的cross attention输入包括三个部分:query、key和value。其中,query表示当前时间步的输入,key和value表示Transformer中前一层的输出。在decoder端,cross attention还会加上一个mask矩阵,用于遮挡解码器中未来的token,防止信息泄露。具体来说,把query、key、value和mask分别表示为$Q\in\mathbb{R}^{l_q\times d_k}$、$K\in\mathbb{R}^{l_k\times d_k}$、$V\in\mathbb{R}^{l_k\times d_v}$和$M\in\mathbb{R}^{l_q\times l_k}$,其中$d_k$、$d_v$分别表示key和value的维度,$l_q$、$l_k$分别表示query和key的长度。则cross attention的输出为:
$$\text{Attention}(Q,K,V,M)=\text{softmax}(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}}+M) V$$
其中,$QK^T$表示query和key的乘积,$\frac{1}{\sqrt{d_k}}$是一个缩放因子,用于避免点积过大或过小,从而影响梯度下降的效果。softmax函数将$QK^T$的每个元素转化为一个权重值,用于加权求和value。mask矩阵$M$则用于遮挡不应该被注意到的部分,如在解码器端,用于遮挡未来的token。
keras实现prob attention
在Keras中实现Prob Attention可以通过自定义层(Custom Layer)的方式来实现。以下是一个基于Keras的Prob Attention实现代码示例:
```python
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Layer
class ProbAttention(Layer):
def __init__(self, **kwargs):
super(ProbAttention, self).__init__(**kwargs)
def build(self, input_shape):
self.w = self.add_weight(name='kernel',
shape=(input_shape[2], 1),
initializer='uniform',
trainable=True)
super(ProbAttention, self).build(input_shape)
def call(self, inputs, mask=None):
u = tf.matmul(inputs, self.w)
if mask is not None:
mask = tf.cast(mask, tf.float32)
u -= (1.0 - mask) * 1e12
u = tf.exp(u - tf.reduce_max(u, axis=1, keepdims=True))
s = tf.reduce_sum(u, axis=1, keepdims=True)
alpha = u / s
output = tf.reduce_sum(inputs * alpha, axis=1)
return output
def compute_output_shape(self, input_shape):
return (input_shape[0], input_shape[2])
```
在这个自定义层里,我们将输入张量 `inputs` 与权重张量 `self.w` 做矩阵乘法运算得到一个分数张量 `u`,然后通过对分数张量 `u` 做 Softmax 激活得到一个注意力权重张量 `alpha`,最后将输入张量 `inputs` 和注意力权重张量 `alpha` 做加权求和得到输出张量 `output`。在这个实现中,我们还考虑了一个输入遮盖张量 `mask`,用于将注意力权重张量中遮盖的位置的分数设置为一个极小值,以便在 Softmax 激活后得到一个为零的注意力权重张量。
使用这个自定义层的方式与使用 Keras 常规层相同,只需要将其实例化并将其作为一个层添加到模型中即可。
```python
from tensorflow.keras.layers import Input, Embedding, Masking, Dense, Concatenate
from tensorflow.keras.models import Model
inputs = Input(shape=(maxlen,))
x = Embedding(vocab_size, embedding_dim, mask_zero=True)(inputs)
x = Masking()(x)
x1 = ProbAttention()(x)
x2 = Dense(128, activation='relu')(x1)
outputs = Dense(n_classes, activation='softmax')(x2)
model = Model(inputs=inputs, outputs=outputs)
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.summary()
```
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