环境感知中的注意力机制(二):Transformer和自注意力机制 除了自注意力以外,交叉注意力(Cross Attention)也是目前应用比较广泛的一种注意力机制,那么它与自注意力的区别在哪里呢? 其实,在Transformer的编码-解码结构中,解码器就采用了交叉注意力:query来自解码器,是当前要解码的词经过多头注意力模块处理后的特征,而key...
CrossAttention,顾名思义,是一种在两个不同输入序列之间建立关联并计算注意力权重的机制。与自注意力机制(Self-Attention)不同,自注意力机制关注于单一输入序列内部元素之间的关系,而CrossAttention则关注于两个不同输入序列之间的相互作用。 在Transformer模型中,CrossAttention通常用于编码器和解码器之间的交互。编码器...
Self-Attention,即自注意力机制,是一种让模型在处理输入序列时能够关注到序列内部不同位置之间相关性的技术。它打破了传统序列模型(如RNN、LSTM)中信息只能单向或双向流动的限制,允许模型同时考虑整个输入序列的信息。 核心公式:Self-Attention的核心在于计算序列中每个元素与其他元素之间的相似度(或称为注意力分数),然...
交叉注意机制(cross-attention)是一种神经网络注意力机制的变种,用于处理多个输入序列之间的关联信息。在传统的自注意力机制中,输入序列本身之间进行注意力计算。但在交叉注意机制中,除了计算输入序列内的自注意力,还计算不同输入序列之间的注意力。 在机器翻译任务中,例如将英文翻译成法文,输入序列可以是英文单词的序列...
Cross Attention和Self Attention都是基于注意力机制的,以下是它们的相同点和不同点的分析: 相同点: 机制:两者都使用了点积注意力机制(scaled dot-product attention)来计算注意力权重。 参数:无论是自注意力还是交叉注意力,它们都有查询(Query)、键(Key)和值(Value)的概念。
我们先来看看自注意力机制(self-attention),它是交叉注意力机制的基础。自注意力机制通过计算一个查询向量和一组键值对之间的注意力权重来获得一个查询向量对数值向量的表示。该权重表示了该查询与键之间的相关性,进而用于加权求和得到输出。 交叉注意力则扩展了自注意力机制的思想,通过引入额外的输入序列来丰富注意力...
Cross Attention是一种多头注意力机制,它用于在不同的输入序列之间建立关联。假设我们有两个输入序列X和Y,它们分别由n和m个元素组成,每个元素都是一个向量表示。我们需要将这两个序列联系起来,并计算它们之间的关联度。 具体来说,对于序列X中的每个元素x_i,我们需要计算其与序列Y中所有元素y_j之间的关注度。这...
一、交叉注意力机制概述 交叉注意力机制(Cross Attention)是一种在自然语言处理和计算机视觉任务中广泛应用的机制。其主要作用是在输入序列和输出序列之间建立一种关联,使得模型可以更好地捕捉输入序列和输出序列之间的关系,从而提高模型的表达能力。 二、交叉注意力机制的应用示例 交叉注意力机制在许多任务中都有广泛应用...
"""Cross-Attention机制""" # q, k, v 必须有匹配的前导维度 # q, k, v 的形状: (batch_size, seq_len, embed_dim) # mask 的形状: (batch_size, seq_len_q, seq_len_k) # 使用缩放点积注意力机制计算注意力 output, attention_weights=scaled_dot_product_attention(q, k, v, mask) ...
Cross Attention和Self-Attention都是深度学习中常用的注意力机制，用于处理序列数据，其中Self-Attention用于...