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1. www.zhihu.com › question › 476075574NLP中的mask机制目的有哪些？ - 知乎簡

   www.zhihu.com › question › 476075574

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   2021年7月30日 · Mask 的灵感是来自于完形填空。. Transformer 结构包括编码器和解码器，在编码过程中目的就是为了让模型看到当前位置前后的信息，所以不需要 attention mask。. 但是在解码过程中为了模拟在真实的 inference 场景中，当前位置看不到下一位置，且同时需要上一位置的 ...

2. www.zhihu.com › question › 320615749知乎，让每一次点击都充满意义 —— 欢迎来到知乎 ...簡

   www.zhihu.com › question › 320615749

   知乎，让每一次点击都充满意义 —— 欢迎来到知乎，发现问题背后的世界。

3. www.zhihu.com › question › 427559439CV小白，计算机视觉里mask的作用到底是什么？ - 知乎簡

   www.zhihu.com › question › 427559439

   2020年10月27日 · 最近在看一些论文，比如说计算深度的时候，一些论文提出运动物体会影响结果，所以把它mask掉，我的理解是masj的物体是不考虑的，被忽略的，是这样吗。求… 显示全部

4. www.zhihu.com › question › 472323371transformer中: self-attention部分是否需要进行mask？ - 知乎簡

   www.zhihu.com › question › 472323371

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   2021年7月15日 · 1 Transformer中的掩码. 由于在实现多头注意力时需要考虑到各种情况下的掩码，因此在这里需要先对这部分内容进行介绍。. 在Transformer中，主要有两个地方会用到掩码这一机制。. 第1个地方就是在上一篇文章用介绍到的Attention Mask，用于在训练过程中解码的时候 ...

5. www.zhihu.com › question › 455164736pytorch的key_padding_mask和参数attn_mask有什么区别？簡

   www.zhihu.com › question › 455164736

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   值得说明的是，key_padding_mask本质上是遮住key这个位置的值（置0），但是<PAD> token本身，也是会做qkv的计算的，以第三行数据的第三个位置为例，它的q是<PAD>的embedding，k和v分别各是第一个的‘a’和第二个的‘b’，它也会输出一个embedding。

6. www.zhihu.com › question › 553700772扩散模型可以根据Mask生成图像吗? - 知乎簡

   www.zhihu.com › question › 553700772

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   因此，Imagen 在复制和非复制图像上都显得不如 Stable Diffusion 私密。. 我们认为这是因为 Imagen 使用的模型与稳定扩散相比具有更高的容量，这允许更多的记忆。. 此外，Imagen 在更小的数据集上接受了更多的迭代训练，这也可以提高记忆力。. 在研究人员的实验中 ...

7. www.zhihu.com › question › 476075574NLP中的mask机制目的有哪些？ - 知乎簡

   www.zhihu.com › question › 476075574

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   Mask 的灵感是来自于完形填空。. Transformer 结构包括编码器和解码器，在编码过程中目的就是为了让模型看到当前位置前后的信息，所以不需要 attention mask。. 但是在解码过程中为了模拟在真实的 inference 场景中，当前位置看不到下一位置，且同时需要上一位置的 ...

8. www.zhihu.com › question › 320615749深度学习中的mask到底是什么意思？ - 知乎簡

   www.zhihu.com › question › 320615749

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   Mask 是相对于 PAD 而产生的技术，具备告诉模型一个向量有多长的功效。Mask 矩阵有如下特点： Mask 矩阵是与 PAD 之后的矩阵具有相同的 shape。mask 矩阵只有 1 和 0两个值，如果值为 1 表示 PAD 矩阵中该位置的值有意义，值为 0 则表示对应 PAD 矩阵

9. www.zhihu.com › column › p深度学习之目标检测的前世今生（Mask R-CNN） - 知乎簡

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   深度学习之目标检测的前世今生（Mask R-CNN）. 前段时间做了关于mask R-CNN的的文献阅读交流，但是由于mask R-CNN的思想是基于下图的这样的思想，一步步改进的。. 所以就想写一篇关于目标检测的这样的一个 发展里程 与其 基本思想 的变化，帮大家整理梳理一下 ...

10. www.zhihu.com › question › 498364155如何看待何恺明最新一作论文Masked Autoencoders？ - 知乎簡

    www.zhihu.com › question › 498364155

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    2021年11月12日 · 看到恺明Intro里的一句话：”The idea of masked autoencoders, a form of more general denoising autoencoders [48], is natural and applicable in computer vision as well. Indeed, closely related research in vision [49, 39] preceded BERT.”. 要特别赞一下这句话，其实也是有共鸣的，今年在RACV上讲了一个态度比较 ...