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...
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...
Cross-Attention in Transformer Decoder Transformer论文中描述了Cross-Attention，但尚未给出此名称。Transformer decoder从完整的输入序列开始，但解码序列为空。交叉注意将信息从输入序列引入解码器层，以便它可以预测下一个输出序列标记。然后，解码器将令牌添加到输出序列中，并重复此自回归过程，直到生成EOS令牌。Cross-...
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...
1. 确定cross-attention的具体应用场景 Cross-attention在Transformer模型中广泛应用,特别是在编码器和解码器之间的交互中。在NLP任务中,解码器中的每个位置都会生成一个查询向量,该向量用于在编码器的所有位置上进行注意力权重计算,从而捕捉与当前解码位置相关的编码器信息。 2. 查找或编写cross-attention的基础代码实现...
通过将自注意力机制与cross-attention相结合,模型可以在更大的空间和时间范围内进行跨模态交互,从而提高模型的生成能力和理解能力。 总的来说,cross-attention优化方法是一种通过调整模型的行为模式和参数,来提高模型训练效率和准确性的一种技术。在实际应用中,可以通过使用注意力机制、调整跨模态交互参数、引入自注意力...
"""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) ...
Self-Attention和Cross-Attention是深度学习中常用的注意力机制,主要用于处理序列数据。 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,...
cross-attention map定义如下: M=\operatorname{Softmax}\left(\frac{Q K^{T}}{\sqrt{d}}\right) M中元素M_{i j}被定义为像素特征向量i与文本嵌入j的attention权重,其中d是key和query的投影维度。cross-attention输出定义为\widehat{\phi}\left(z_{t}\right)=M V。从直觉上讲,交叉注意力输出M V是...