Bert源码解读(二)之Transformer 代码实现
一、注意力层（attention layer） 重要：本层主要就是根据论文公式计算token之间的attention_scores(QKT),并且做softmax之后变成attention_probs，最后再与V相乘。值得注意的是，中间利用了attention_mask的技巧，返回多头注意力值 ...
原文：Transformer 源码中 Mask 机制的实现
训练过程中的 Mask实现 mask 机制的原理是, 在 decoder 端, 做 self Attention 的时候, 不能 Attention 还未被预测的单词, 预测的信息是基于encoder 与以及预测出的单词. 而在 encoder 阶段的, Self Attention 却没有这个机制, 因为encoder 的self Attention 是对句子中的所有单词 Attention , ...
2020-03-13 10:49 0 5439 推荐指数：
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