解码器在生成输出序列时,会利用Cross-Attention机制来关注编码器处理后的输入序列。具体来说,解码器的每个位置都会使用Cross-Attention来计算与编码器输入序列中每个位置的“匹配度”,并根据这些“匹配度”对编码器的隐藏状态进行加权求和,从而得到一个新的向量表示。这个向量表示随后被用作解码器生成下一个输出的依据。
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和value来自编码器的输出。这与自注意力中key/value/quer...
"而Cross Attention模块Q、K是Encoder的输出"应该是encoder的K,V是encoder的输出吧,decoder侧作为Q,因为Q是带有mask的信息只是做一个权重作用,右下角那块是从起始符号一个个生成的,然而整个任务的主体应该是我们在encoder侧的输入,所以V肯定来自于左边encoder的结果,至于Q和K来自哪里:如果Q来自于encode,那么cross a...
输出:在计算完注意力权重后,两者都将这些权重应用于值来得到输出。 可变性:两者都可以通过掩码(masking)来控制某些位置不被其他位置关注。 不同点: Self Attention:查询、键和值都来自同一个输入序列。这使得模型能够关注输入序列中的其他部分以产生一个位置的输出。主要目的是捕捉输入序列内部的依赖关系。在Transforme...
Cross Attention是一种注意力机制(Attention Mechanism)的扩展变体,用于处理两个不同的输入序列。在传统的Attention机制中,主要用于对一个输入序列中的每个元素进行编码,并且可以对另一个输入序列进行加权处理。而Cross Attention则是将Attention机制扩展到两个输入序列之间的相互关系建模。 Cross Attention的原理 Cross Atten...
crossattention的pytorch实现 pytorch self attention 目录 1.最一开始的输入和encoder之前的处理 2.得到seasonal和trend 3.拼接得到seasonal和trend 4.对原始的向量进行编码得到输出 5.接下来进入了encoder的部分 5.1整个encoder的架构 5.2整个encoder_layer的架构...
crossattention分类-回复 什么是交叉注意力(cross-attention)? 交叉注意力是一种计算机视觉和自然语言处理领域中常用的技术,被广泛应用于目标检测、图像生成、机器翻译等任务中。它的主要作用是在多个输入序列之间建立关联,从而能够更好地理解序列之间的语义信息。 交叉注意力的具体实现方式是通过计算两个输入序列的相关性...
crossattention融合特征-回复 什么是融合特征,以及它在图像识别中的应用。 在图像识别的领域中,融合特征是一种将多个不同类型特征进行整合的方法。它通过将来自不同源的特征进行融合和组合,以获取更全面和准确的信息,从而提高图像识别的性能和效果。 首先,我们来探讨一下为什么需要使用融合特征。在传统的图像识别中,...
(7)相加之后得到最终的输出结果z : 接下来我们详细看一下self-attention,其思想和attention类似,但是self-attention是Transformer用来将其他相关单词的“理解”转换成我们正在处理的单词的一种思路,我们看个例子: The animal didn't cross the street because it was too tired 这里的it到底代表的是animal还是street呢...
资料:Vaswani,Ashish,etal.AttentionIsAllYouNeed 交叉注意力同样基于注意力机制,主要涉及Query、Key、Value三个中间变量(后续简 写为Q、K、V),模型通过学习Q和K之间的相似性来为V分配权重,使模型输出集中 注意力在最重要的信息上,公式表达如下: (,,)=(√) 对于自注意力机制,Q、K、V由同一个输入序列映射而来...