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  • 还是需要好好的看下哦1、padding mask:处理非定长序列,区分padding和非padding部分,如在RNN等模型和Attention机制的应用等2、sequence mask:防止标签泄露,如:Transformer decodermask矩阵,BERT的...

    最近真的被mask搞得晕晕的,还是需要好好的看下哦

    1、padding mask:处理非定长序列,区分padding和非padding部分,如在RNN等模型和Attention机制中的应用等

    2、sequence mask:防止标签泄露,如:Transformer decoder中的mask矩阵,BERT中的[Mask]位,XLNet中的mask矩阵等

    PS:padding mask 和 sequence mask非官方命名

    嗯,上面的解释还是很晕的,还是要具体解读一下的

    后面读了具体论文之后如有错误再修改

    RNN中的Mask

    对于RNN等模型,本身是可以直接处理不定长数据的,因此它不需要提前告知 sequence length,如下是pytorch下的LSTM定义:

    nn.LSTM(input_size, hidden_size, *args, **kwargs)

    但是在实践中,为了 batch 训练,一般会把不定长的序列 padding 到相同长度,再用 mask 去区分非 padding 部分和 padding 部分。

    区分的目的是使得RNN只作用到它实际长度的句子,而不会处理无用的 padding 部分,这样RNN的输出和隐状态都会是对应句子实际的最后一位。另外,对于token级别的任务,也可以通过mask去忽略 padding 部分对应的loss。

    不过,在 pytorch 中,对 mask 的具体实现形式不是mask矩阵,而是通过一个句子长度列表来实现的,但本质一样。实现如下,sentence_lens 表示的是这个batch中每一个句子的实际长度。

    Attention中Mask

    在 Attention 机制中,同样需要忽略 padding 部分的影响,这里以transformer encoder中的self-attention为例:

    防止标签泄露

    在语言模型中,常常需要从上一个词预测下一个词,但如果要在LM中应用 self attention 或者是同时使用上下文的信息,要想不泄露要预测的标签信息,就需要 mask 来“遮盖”它。不同的mask方式,也对应了一篇篇的paper,这里选取典型的几个。

    Transformer中的Mask

    Transformer 是包括 Encoder和 Decoder的,Encoder中 self-attention 的 padding mask 如上,而 Decoder 还需要防止标签泄露,即在 t 时刻不能看到 t 时刻之后的信息,因此在上述 padding mask的基础上,还要加上 sequence mask。

    sequence mask 一般是通过生成一个上三角矩阵来实现的,上三角区域对应要mask的部分。

    在Transformer 的 Decoder中,先不考虑 padding mask,一个包括四个词的句子[A,B,C,D]在计算了相似度scores之后,得到下面第一幅图,将scores的上三角区域mask掉,即替换为负无穷,再做softmax得到第三幅图。这样,比如输入 B 在self-attention之后,也只和A,B有关,而与后序信息无关。

    self-attention中,Q和K在点积之后,需要先经过mask再进行softmax,因此,对于要屏蔽的部分,mask之后的输出需要为负无穷,这样softmax之后输出才为0。

    BERT中的Mask

    BERT实际上是Transformer的Encoder,为了在语言模型的训练中,使用上下文信息又不泄露标签信息,采用了Masked LM,简单来说就是随机的选择序列的部分token用 [Mask] 标记代替。

    这波Mask操作,思想很直接,实现很简单,效果很惊人。

    4439ba6e7a3efcb73405799fb4e9d236.png

    标签:NLP,Transformer,sequence,Mask,attention,mask,padding,作用

    来源: https://www.cnblogs.com/gaowenxingxing/p/13709013.html

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  • mask-rcnn:在MATLAB中进行Mask-RCNN训练和预测以进行实例分割
  • Matlab subsystem mask封装子系统

    千次阅读 2018-05-04 22:05:00
    Mask description:此处文本出现在对话框描述模块功能。这里可以输入line break(使用enter或return键); Mask help:此处的内容将在点击help按钮时起作用,可以在其中输入下面三种内容: URL specification...

    Icon&port

    %%外型图表封装
    
    %%1.曲线型标注:
    plot(cos(0:0.1:2*pi),sin(0:0.1:2*pi))
    
    %%2.文字型标注:
    disp('PID\n控制器')
    
    %%3.曲线加文字型标注:
    plot(cos(0:0.1:2*pi),sin(0:0.1:2*pi))
    disp('PID\n控制器')
    
    %%4.图像型标注:
    image(imread('sdu.jpg'))
    
    %%5.传递函数型标注:
    droots([-1],[-2 -3],4 ,'z')  %%zpk传递函数模型

    Parameters

    Initialization

    当打开model时,所有可视的masked模块的Initialization中的语句执行。初始不可视的模块的Initialization的语句只有在打开包含它们的model或者subsystem时菜执行。

       当你没有使用图示的方法加载模块进内存时,Initialization语句不会执行。

       在下面的情况下,模型中所有masked模块的Initialization语句都执行:

    • Update the diagram(不知道这个是个什么情况);
    • Start simulation;
    • Start code generation。

      在下面的情况下,单个模块的Initialization语句会执行:

    • 使用Mask Editor或者set_param改变mask的任何一个参数(例如MaskDisplay 和 MaskInitialization );
    • 改变masked block的外观,例如旋转模块或改变模块大小;
    • 通过对话框或set_param改变模块的mask参数值;
    • 在不同的model或同一个model内复制masked block。

    Documentation

     

    Mask type:出现在对话框的block classification。当出现在对话框时,后面总是有"(mask)"后缀。该区域可以输入任意合法的matlab字符,但不能输入line break;

    Mask description:此处文本出现在对话框中描述模块功能。这里可以输入line break(使用enter或return键);

    Mask help:此处的内容将在点击help按钮时起作用,可以在其中输入下面三种内容:

    • URL specification;
    • web或eval命令;
    • 文本或者html文本。

    如图所示:对应关系

     

    转载于:https://www.cnblogs.com/kui-sdu/p/8992744.html

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  • 首先,matlab中any函数:检测矩阵mask中是否有非零元素,如果有,返回1,:如果没有非零元素,即所有元素都是0,那么则返回0. assert()是一个调试程序时经常使用的宏,在程序运行时它计算 ... python实现类似于Matlab中的...

    Icon&port

    8c84ad77d3b52db198f72d6e2227d1af.png

    %%外型图表封装

    %%.曲线型标注:

    plot(cos(:0.1:*pi),sin(:0.1:*pi))

    %%.文字型标注:

    disp('PID\n控制器')

    %%.曲线加文字型标注:

    plot(cos(:0.1:*pi),sin(:0.1:*pi))

    disp('PID\n控制器')

    %%.图像型标注:

    image(imread('sdu.jpg'))

    %%.传递函数型标注:

    droots([-],[- -], ,'z') %%zpk传递函数模型

    Parameters

    71f0da8035d755bd9bb5577fc55f0645.png

    Initialization

    792c1ab93674b95040895d4579484fa2.png

    当打开model时,所有可视的masked模块的Initialization中的语句执行。初始不可视的模块的Initialization的语句只有在打开包含它们的model或者subsystem时菜执行。

    当你没有使用图示的方法加载模块进内存时,Initialization语句不会执行。

    在下面的情况下,模型中所有masked模块的Initialization语句都执行:

    Update the diagram(不知道这个是个什么情况);

    Start simulation;

    Start code generation。

    在下面的情况下,单个模块的Initialization语句会执行:

    使用Mask Editor或者set_param改变mask的任何一个参数(例如MaskDisplay 和 MaskInitialization );

    改变masked block的外观,例如旋转模块或改变模块大小;

    通过对话框或set_param改变模块的mask参数值;

    在不同的model或同一个model内复制masked block。

    Documentation

    50737783e3ab849eb13ac0fdc1146a7a.png

    Mask type:出现在对话框的block classification。当出现在对话框时,后面总是有"(mask)"后缀。该区域可以输入任意合法的matlab字符,但不能输入line break;

    Mask description:此处文本出现在对话框中描述模块功能。这里可以输入line break(使用enter或return键);

    Mask help:此处的内容将在点击help按钮时起作用,可以在其中输入下面三种内容:

    URL specification;

    web或eval命令;

    文本或者html文本。

    如图所示:对应关系

    6a59b4b8d09f40515c2d67eee87b1bce.png

    matlab中 assert(any(mask(:)));

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    fpath = fullfile(Original_image_dir, '*.png');
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    im_num = length(im_dir);
    
    for i=1:im_num
        str1=im_dir(i).name;
     
        I =imread(fullfile(Original_image_dir, im_dir(i).name));
        contour = bwperim(~I,4);
        B6=ones(5,5);
        Z1=imerode(~contour,B6);
        
        str3= ['C:\Users\11549\Desktop\Object_Contour_Encoder-Decode\tensorflow-object-contour-detection-master\spliced_NIST\groundtruth\',str1];
        imwrite(double(~Z1), str3);
        
    end

     

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