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带有填充掩码的 TransformerEncoder
我正在尝试使用 src key padding mask 不等于 none 来实现 torch nn TransformerEncoder 想象输入的形状src 20 95 二进制填充掩码的形状为src mask 20 95 填充标记的位置
Pytorch
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MultiHeadAttention Attention_mask [Keras、Tensorflow] 示例
我正在努力掩盖 MultiHeadAttention 层的输入 我正在使用 Keras 文档中的 Transformer Block 进行自我关注 到目前为止 我在网上找不到任何示例代码 如果有人能给我一个代码片段 我将不胜感激 变压器块来
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在 Tensorflow 2.0 中的简单 LSTM 层之上添加 Attention
我有一个由一个 LSTM 和两个 Dense 层组成的简单网络 如下所示 model tf keras Sequential model add layers LSTM 20 input shape train X shape 1 trai
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Attention机制中的“源隐藏状态”指的是什么?
注意力权重计算如下 我想知道什么h s指 在tensorflow代码中 编码器RNN返回一个元组 encoder outputs encoder state tf nn dynamic rnn 正如我所想 h s应该是encoder sta
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如何为每个输入预先计算一个掩码并根据该掩码调整权重?
我想提供一个与输入图像大小相同的掩码 并根据该掩码调整从图像中学习到的权重 类似于注意力 但为每个图像输入预先计算 如何使用 Keras 或 TensorFlow 做到这一点 Question 如何向图像添加另一个特征层 例如掩模 并让神经
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