conv是一层卷积操作,这个卷积操作就是用来调整权重的,这个图和上面的介绍不完全一致,上面的介绍没有体现对q,k,v的加权操作 三、总结 感觉这两个注意力的操作还蛮像的,就是一个输入唯一,一个输入不唯一。后续的操作非常相似。 注意力机制的作用就是在众多信息中选择对当前任务有用的信息。 举一个实际的交叉注...
自注意力机制与交叉注意力机制是深度学习中注意力模型的两种主要类型。自注意力机制着重于输入序列内部的交互，而交叉注意力机制则涉及到不同序列之间的信息传递。在自注意力机制中，每个输入元素都会与序列中的所有其他元素进行比较，并根据它们之间的相似度来计算权重。这一过程包括三个关键步骤：线性变换（...
交叉注意力(Cross Attention) 位置编码(Position Encoding,PE) 视觉中的二维位置编码 参考 紧接上回:【动手深度学习-笔记】注意力机制(三)多头注意力 自注意力(Self-Attention) 在注意力机制下,我们将词元序列输入注意力汇聚中,以便同一组词元同时充当查询、键和值。 具体来说,每个查询都会关注所有的键-值对并...
基于多模态特征重组和尺度交叉注意力机制的全自动脑肿瘤分割算法1. 内容概述本论文提出了一种基于多模态特征重组和尺度交叉注意力机制的全自动脑肿瘤分割算法。该算法首先通过多模态特征提取器从不同角度不同波段的医学影像数据中提取丰富的信息,然后利用