decoder cross-attention公式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...
一、Encoder和Decoder的作用 Encoder和Decoder是Transformer模型的两个核心组件,它们共同构成了序列到序列(seq2seq)的学习框架。Encoder的主要任务是处理输入序列,将其转换为一组内部表示(也称为编码),这些内部表示将捕获输入序列中的关键信息。Decoder则负责接收这些内部表示,并生成一个输出序列。输出序列可以是与输入序列...
如下图所示,CrossAttention模块位于DecoderLayer的第4个模块,输入为经过LayerNorm后的SelfAttention结果和encoder的outputs,经过该模块处理后进行残差连接再输入LayerNorm中。 CrossAttention在decoder中的位置 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 ...
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-Attention in Perceiver IO Perceiver IO...
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Transformer的编码器(Encoder)和解码器(Decoder)的每一层都有自注意力。它允许输入序列的每个部分关注序列中的其他部分。
fc1(decoder_inputs) # 假设encoder_outputs已经包含了键向量和值向量(在实际中,可能需要通过其他层生成) # 这里我们直接使用encoder_outputs作为键向量和值向量 keys = encoder_outputs values = encoder_outputs # 计算注意力权重(这里省略了缩放因子和softmax归一化的具体实现) # 注意力权重 = softmax(queries ...
结构右边是Decoder,即上采样恢复图像尺寸并预测的过程。Decoder一样采用双卷积的形式,其中上采样使用转置卷积实现,每次转置卷积放大2倍。 结构中间copy and crop是一个cat操作,即feature map的通道叠加。 二、VOC训练Unet 2.1 Unet代码实现 根据上面对于Unet网络结构的介绍,可见其结构非常对称简单,代码Unet.py实现如下:...
"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...
DecoderDecoderSemantic SegmentationSemantic SegmentationRetrievalRetrievalObject DetectionObject DetectionImage ClassificationImage ClassificationAutonomous DrivingAutonomous DrivingLanguage ModellingLanguage ModellingImage GenerationImage GenerationImage Super-ResolutionImage Super-ResolutionOther...
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