decoder cross-attention公式 Decoder Cross-Attention是指在Transformer等神经网络模型中,Decoder端使用了Encoder端的信息进行Attention操作,具体公式如下: 假设Decoder端的第i个位置的输入为$q_i$,Encoder端的第j个位置的输出为$k_j$,则Decoder Cross-Attention的计算公式为: 其中,$K$表示Encoder的所有输出,$V$表示...
CrossAttention模块本质上还是要实现如下几个公式,主要的区别在于其中 CrossAttention 的K, V矩阵不是使用 上一个 Decoder block的输出或inputs计算的,而是使用Encoder 的编码信息矩阵计算的,这里还是把公式放出来展示下。 crossAttention 公式 二、设计&优化 整体Block和Thread的执行模型还是和SelfAttention的保持一致,这...
bert中的attention公式 nezha中的attention公式 mt5中crossattention公式 Attention(Q,K,V)=softmax(Q∗encoderoutputkdk)∗encoderoutputv 发布于 2022-07-01 18:55 深度学习(Deep Learning) 自然语言处理 魏徵 打开知乎App 在「我的页」右上角打开扫一扫 ...
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),然后根据这些相似度对序列进行加权求和。具体公式可能因实现而异,但基本思想是通过点积、缩放点积等方式计算注意力...
这可以通过以下公式来实现: score(x_i, y_j) = x_i^T W_q y_j 其中W_q是一个权重矩阵,用于将x_i映射到一个查询向量q_i。这样,我们就可以将q_i与所有y_j进行点积操作,并得到得分score(x_i, y_j)。 接下来,我们需要将得分进行归一化处理,并计算x_i对Y中所有元素的加权和。具体来说,我们可以...
当多个任务的不同层的feature进入NDDR层后,NDDR首先会将所有传入的feature在最后一维上进行拼接,如公式(1)所示: 其中K代表有K个任务,每个任务在 l 层对应的feature shape为(N, H, W,C),进行拼接后得到shape为(N,H,W,KC)的feature。 然后,对得到的feature**针对每个任务分别使用**C个(1,1,KC)的卷积...
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: ...
交叉注意力融合机制具有全局学习能力和良好的并行性,可以在抑制无用噪声的同时,进一步突出融合表示中的关键信息。 交叉注意力融合机制定义如下: 我这里其实不太理解,公式5应该是一个自注意力机制的公式,QKV都是Y。而Y中又包含手动指定的参数γ,那注意力机制的意义何在?如果有理解的小伙伴欢迎在评论区留言。
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, 对应于位置u 从A看下去是 H+W-1维的向量 V中对应位置 u,同样找到过他的横竖两条线段,同样是个十字形状有 H+W-1个向量 每个向量是 C维 ...
随着位置编码技术的不断发展,相对位置编码偏差逐渐的应用到了transformers中,很多的vision transformers均采用RPB来替换原始的APE,好处是可以直接插入到我们的attention中,不需要很繁琐的公式计算,并且可学习性高,鲁棒性强,公式如下: 以Swin-Transformer为例,位置偏差矩阵B是一个固定大小的矩阵,使用第i、j两个嵌入之间的...