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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 ...
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
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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 ...
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。
2017年1月19日 · 高斯模糊，听起来很高大上，其实就是一种很基础的数学算法应用，不要被“高斯”迷惑了双眼，它并没有高斯本人那么深不可测。. 高斯模糊之所以叫高斯模糊，是因为它运用了高斯的正态分布的密度函数，我记得是大二时候学的：. 其中，μ是x的均值，σ是x的 ...
Transformer Decoder 在推理时不需要使用 mask，因为在推理阶段，输入的序列是逐步生成的，每个时间步只生成一个标记，不会同时生成多个标记。. 因此，在生成每个标记时，模型可以看到前面已经生成的标记，无需像训练时那样掩盖后续标记，因此不需要使用 mask ...
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 ...
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 ...
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
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