Bert源碼解讀(二)之Transformer 代碼實現
一、注意力層（attention layer） 重要：本層主要就是根據論文公式計算token之間的attention_scores(QKT),並且做softmax之后變成attention_probs，最后再與V相乘。值得注意的是，中間利用了attention_mask的技巧，返回多頭注意力值 ...
原文：Transformer 源碼中 Mask 機制的實現
訓練過程中的 Mask實現 mask 機制的原理是, 在 decoder 端, 做 self Attention 的時候, 不能 Attention 還未被預測的單詞, 預測的信息是基於encoder 與以及預測出的單詞. 而在 encoder 階段的, Self Attention 卻沒有這個機制, 因為encoder 的self Attention 是對句子中的所有單詞 Attention , ...
2020-03-13 10:49 0 5439 推薦指數：
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