transfomer编码器部分使用掩码机制的理由是什么?
时间: 2023-06-01 17:07:44 浏览: 126
可以回答这个问题。Transformers 使用掩码机制的原因是为了防止模型在训练时看到未来的信息。掩码机制会将模型在解码器部分的每一步中只能看到前面的部分,而不能看到后面的部分。这样可以确保模型在预测时只依赖已经生成的部分,而不是依赖后面还未生成的部分,从而避免信息泄露和过拟合的问题。
相关问题
transfomer编码器部分的掩码机制怎么用算法和代码实现?
掩码机制的目的是在模型输入序列中标识不可见的标记,以便模型在解码时不会查看到这些标记。在transformer编码器部分,掩码机制用于在多头自注意力机制中实现序列的分段,以便模型不会在当前时间步查看到序列的后续部分。
通过算法和代码实现掩码机制,可以使用一个包含1和0的矩阵来对序列进行掩码处理。在多头自注意力机制中,就是在计算注意力权重时,在softmax之前将掩码矩阵乘以-1e9,以防止注意力权重分配到被掩码的位置。
以下是python代码实现掩码机制:
```
import tensorflow as tf
# 构建掩码矩阵
def create_padding_mask(seq):
seq = tf.cast(tf.math.equal(seq, 0), tf.float32)
# 添加额外的维度以将填充加到注意力对数(logits)
return seq[:, tf.newaxis, tf.newaxis, :] # (batch_size, 1, 1, seq_len)
# 在多头注意力中使用掩码
def scaled_dot_product_attention(q, k, v, mask):
# 展平K与Q矩阵
dk = tf.cast(tf.shape(k)[-1], tf.float32)
qk = tf.matmul(q, k, transpose_b=True)
# 缩放点积注意力
scaled_attention_logits = qk / tf.math.sqrt(dk)
# 添加掩码
if mask is not None:
scaled_attention_logits += (mask * -1e9)
# softmax获取权重
attention_weights = tf.nn.softmax(scaled_attention_logits, axis=-1)
output = tf.matmul(attention_weights, v)
return output, attention_weights
```
transformer编码器和解码器的结构区别
Transformer编码器和解码器的结构有以下区别:
1. 输入和输出:
- 编码器的输入是源语言句子(原句),输出是编码后的特征表示。
- 解码器的输入是目标语言句子的部分(例如,前一个词),输出是生成的目标语言句子的下一个词。
2. 自注意力机制:
- 编码器和解码器都使用自注意力机制来计算注意力权重。自注意力机制允许模型在处理输入序列时,根据序列中的不同位置之间的依赖关系来分配不同的注意力权重。
3. 多头注意力机制:
- 编码器和解码器都使用多头注意力机制。多头注意力机制允许模型在不同的表示子空间中学习不同的注意力权重,以捕捉不同的语义信息。
4. 编码器层和解码器层的数量:
- 编码器和解码器都由多个层组成,每个层都包含多个子层。编码器层的数量可以与解码器层的数量不同。
5. 位置编码:
- 编码器和解码器都使用位置编码来为输入序列中的每个位置添加位置信息。位置编码可以帮助模型理解输入序列中不同位置的相对顺序。
6. 掩码:
- 解码器在每个时间步骤都使用掩码来防止模型在生成目标语言句子时看到未来的信息。编码器不需要使用掩码,因为它只关注输入序列。
7. 输出层:
- 解码器的最后一层通常是一个全连接层,用于将解码器的输出映射到目标语言词汇表的概率分布。
相关推荐
![pptx](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083543.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)