Cross-Attention(跨注意力机制)是一种扩展自Self-Attention的技术,它引入了额外的输入序列来融合两个不同来源的信息。在Cross-Attention中,一个序列的元素作为查询(Query),而另一个序列的元素作为键(Key)和值(Value),从而允许模型在处理一个序列时参考另一个序列的信息。 应用场景: 机器翻译:在机器翻译任务中,源...
bert中的attention公式 Attention(Q,K,V) = softmax(\frac{QK^{T}}{\sqrt{d_{k}}})V nezha中的attention公式 Attention(Q,K,V) = softmax(\frac{Q(K^{T}+position\_bias)}{\sqrt{d_{k}}})(V+position\_bias) mt5中…
Self Attention(自注意力) 和 Cross Attention(交叉注意力) 是在注意力机制中常见的两种类型,它们有以下主要区别: 关注对象 Self Attention 关注的是输入序列自身内部元素之间的关系。Cross Attention 则是…
Cross Attention则是计算两个不同序列中的元素之间的关系。它们的主要区别在于计算注意力分数时所用的查询...
本文旨在详细解析Transformer架构中的Encoder、Decoder、Self-Attention和Cross-Attention,以简明扼要、清晰易懂的方式揭示这些组件如何协同工作以处理复杂的序列到序列任务。
【光流估计】——gmflow中self attention,cross attention的比较,光流估计从匹配的思路来看,是估计两张图中的对应匹配点的关系,所以两张图的相关
Self-Attention,也被称为内部注意力或键值对匹配,用于计算输入序列中每个元素之间的关系。具体来说,输入序列被分成三个向量:查询向量、键向量和值向量,这三个向量均来自于同一组输入序列。通过计算查询向量和键向量之间的相似度,可以确定输入元素之间的注意力分数,进而学习元素之间的依赖关系。这种机制可以用于语言建模中...
Cross-attention是一种注意力机制,它在处理序列数据时不仅考虑序列内部的关系,还考虑了不同序列之间的关系。在cross-attention中,通常有两组序列,一组是查询序列,另一组是键值序列。 为了更通俗地理解Cross-attention中的Q、K、V,我们可以通过一个简单的例子来说明,比如翻译任务。 假设我们有两个句子,一个是英文...
Cross-attention vs Self-attention 除了输入不同，Cross-Attention与Self-Attention的计算是相同的。Cross-Attention将两个相同维度的独立嵌入序列不对称地组合在一起，而Self-Attention输入是一个单一的嵌入序列。其中一个序列用作查询输入，而另一个序列作为键和值输入。SelfDoc中的替代交叉注意，使用一个序列中的查询...
下面将详细介绍cross attention的作用。 1. 理解上下文 在自然语言处理中,cross attention可以帮助模型更好地理解输入句子的上下文信息。例如,在翻译任务中,模型需要根据源语言句子的上下文来翻译目标语言句子。通过使用cross attention,模型可以将目标语言句子与源语言句子进行比较,从而更好地理解源语言句子的上下文信息。