公式三:自注意力权重计算公式 除了交叉注意力,我们还有一种常用的注意力机制叫做自注意力(Self Attention),用于处理一个输入序列内部元素之间的关系。下面是自注意力权重计算的公式: 与交叉注意力的权重计算公式相同,自注意力也是通过点积计算输入向量之间的相关性。 公式四:自注意力输出计算公式 自注意力的输出计算与...
key_cache: CrossAttention中存储key的cache,用于后续step的计算。 value_cache: CrossAttention中存储Value的cache,用于后续step的计算。 TensorMap cross_attention_input_tensors{ {"input_query", Tensor{MEMORY_GPU, data_type, {batch_size, hidden_units_}, normed_self_attn_output_}}, {"encoder_output"...
cross-attention就是帮你做这个挑选工作的。它能让你在一大堆信息里,快速找到最有用的那些部分。 而且哦,它的计算方法可不是随随便便的。那可是经过好多科学家、研究者们精心琢磨出来的呢!他们就像一群聪明的工匠,一点点地打磨、完善这个计算方法,让它变得越来越厉害。 你说,这cross-attention的计算方法是不是很...
先对图像用Bottom-up attention(后面会解释)提取多个proposal转化为特征,再映射到和句子特征一样的维度,用bi-direction GRU对句子提取特征。 【stage 1】对每个region i 都计算所有word的attention表示αij,加在一起得到句子的attention表示ait,公式如下: 【stage 2】第i个区域和得到的ait计算余弦相似度, 最后把i个...
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),...
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...
CNN的用时是一定最短的,这取决于模型的内部实现。LSTM要比S-LSTM长,这在前文也说了,LSTM需要每次都计算所有结点。在最终聚合w的信息到g的时候添加Attention有助于准确率的提升。最终所有数据集比较 数据集描述: 在16个数据集上有12个取得了最优的结果。
deformable detr中cross attention计算方式 在deformableDETR算法中,使用了一种新的交叉注意力计算方式。由于传统的注意力机制是基于空间位置的,会对目标物体的形变或遮挡等情况产生不稳定的响应。因此,deformable DETR 提出了一种基于形变可变的交叉注意力机制,通过适应目标的形变来提高模型的准确性。 具体来说,该算法将...
欧氏距离是最易于理解的一种距离计算方法,源自欧氏空间中两点间的距离公式。 (1)二维平面上两点a(x1,y1)与b(x2,y2)间的欧氏距离: (2)三维空间两点a(x1,y1,z1)与b(x2,y2,z2)间的欧氏距离: (3)两个n维向量a(x11,x12,…,x1n)与 b(x21,x22,…,x2n)间的欧氏距离: ...
A最终得到的形状是 (H+W-1)*H*W 每个通道表示attention 因为经过softmax了,就是概率了。 接下来就是A和V的结合 Aggregation ,就是公式2的 求和部分 V的通道数是 C 那么这个和上边的操作有点像,这次只不过从内积变成了线性组合 这里方便起见以A为中心, ...