注意力机制是许多最先进神经网络架构的基本组成部分，比如Transformer模型。注意力机制中的一个关键方面是掩码，它有助于控制信息流，并确保模型适当地处理序列。
在这篇文章中，我们将探索在注意力机制中使用的各种类型的掩码，并在PyTorch中实现它们。
在神经网络中，掩码是一种用于阻止模型使用输入数据中的某些部分的技术。这在序列模型中尤其重要，因为序列的长度可能会有所不同，且输入的某些部分可能无关紧要（例如，填充符）或需要被隐藏（例如，语言建模中的未来内容）。
注意力机制是许多最先进神经网络架构的基本组成部分，比如Transformer模型。注意力机制中的一个关键方面是掩码，它有助于控制信息流，并确保模型适当地处理序列。
在这篇文章中，我们将探索在注意力机制中使用的各种类型的掩码，并在PyTorch中实现它们。
在神经网络中，掩码是一种用于阻止模型使用输入数据中的某些部分的技术。这在序列模型中尤其重要，因为序列的长度可能会有所不同，且输入的某些部分可能无关紧要（例如，填充符）或需要被隐藏（例如，语言建模中的未来内容）。