masked autoencoders are scalab
时间: 2023-04-21 18:02:12 浏览: 82
le and efficient unsupervised learning models that can be used for various tasks such as data compression, feature extraction, and anomaly detection. They are particularly useful for dealing with high-dimensional data and can be trained on large datasets. Masked autoencoders have been widely used in machine learning and have shown promising results in many applications.
相关问题
masked transformer
Masked Transformer是一种Transformer模型的变体,它在训练过程中使用了掩码技术,以便模型能够预测序列中缺失的部分。在自然语言处理任务中,掩码技术通常用于语言建模和文本生成任务中。
在Masked Transformer中,输入序列中的一些标记被随机选择并替换为特殊的掩码标记。模型的目标是预测这些掩码标记的正确值。这种技术被称为掩码语言建模(Masked Language Modeling,MLM)。
与传统的Transformer模型相比,Masked Transformer需要更多的训练时间和计算资源,因为它需要预测掩码标记的值。但是,它可以更好地处理输入序列中的缺失数据,并且在某些任务上表现更好。
transformer masked
引用中提到,在Transformer的Decoder中,使用了Masked Multi-Head Attention。这意味着在Decoder的Self-Attention过程中,每个位置只能注意到它之前的位置,而不能注意到它之后的位置。这是通过在输入中引入一个下三角的掩码矩阵来实现的,矩阵中的无效位置被置为0,有效位置被置为1。这样可以确保Decoder在生成每个位置的输出时只能依赖于之前的位置的信息。
引用中提到,在计算输入的Self-Attention时,也需要进行掩码处理以忽略填充的位置。这是通过计算输入向量之间的相似性来实现的,然后根据相似度得到掩码矩阵。具体做法是将一个向量乘以它的转置,然后取反,得到的矩阵中值为0的位置表示无效的位置。这样可以确保在计算输入的Self-Attention时,只考虑有效的位置之间的关系。
综上所述,Transformer中的Masked Multi-Head Attention用于在Decoder中限制每个位置只注意到之前的位置,而忽略之后的位置。同时,在计算输入的Self-Attention时,也需要进行掩码处理以忽略填充的位置,确保只考虑有效位置之间的关系。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>