transformer的注意力掩码

在Transformer中，注意力掩码主要有两个作用：一是屏蔽掉无效的padding区域，二是屏蔽掉来自“未来”的信息。在Encoder中，掩码主要是起到第一个作用，即屏蔽掉无效的padding区域；而在Decoder中，掩码则同时发挥着两种作用。掩码的生成可以通过生成掩码张量来实现，其中利用np.triu函数形成上三角矩阵，为了节省空间转换为uint8，最后进行反转并返回。

相关问题

transformer如何进行掩码

Transformer模型在进行掩码操作时，主要使用了两种类型的掩码：输入掩码（input mask）和注意力掩码（attention mask）。

输入掩码用于在输入序列中标记出填充部分。由于Transformer是基于自注意力机制（self-attention）的，在计算注意力分数时需要考虑到填充部分的影响，因此通过输入掩码将填充部分的位置标记为0，其他位置标记为1。这样在计算注意力权重时，填充部分将被忽略。

注意力掩码用于在计算注意力权重时屏蔽或限制某些位置的影响。例如，在解码过程中，为了避免模型在生成当前位置的预测时看到后续位置的信息，可以使用一个上三角矩阵来屏蔽当前位置之后的所有位置。这样，在计算注意力权重时，这些屏蔽的位置将被忽略。

具体实现时，可以使用特殊的掩码值（如-1e9）来标记需要屏蔽的位置，然后通过加法操作将掩码值加到注意力权重上。这样，在softmax函数中，掩码位置的权重经过指数函数运算后将趋近于0，从而起到屏蔽的作用。

以上就是Transformer模型中进行掩码操作的基本原理和实现方法。

swin transformer中的掩码机制

Swin Transformer中的掩码机制是一种用于处理图像序列的注意力机制。它通过将图像分成若干个滑动窗口，并在每个窗口中计算注意力权重，从而实现对图像的局部化处理。具体而言，掩码机制将每个滑动窗口与序列中的其他窗口进行注意力计算，以便突出窗口内的重要特征信息，并通过对窗口内特征进行自适应加权求和，来生成窗口级别的表示。这种窗口级别的表示可以更好地捕捉到图像中不同区域的特征，并提高模型在图像分类、目标检测等任务上的性能。