Multi-Head Attention(多头注意力机制)是Self-Attention的一种扩展,它通过并行地执行多个Self-Attention操作来捕捉输入序列中不同子空间的信息。每个“头”都独立地进行Self-Attention计算,然后将结果拼接起来,并通过线性变换得到最终输出。 核心步骤: 线性变换:对输入进行线性变换,生成多个查询(Query)、键(Key)和值(Val...
Self-Attention,即自注意力机制,是Transformer模型中的一个关键组件。它允许模型在处理输入序列时,将每个单词与序列中的其他单词进行比较,从而确定哪些单词对当前单词的预测最重要。这种机制使得模型能够更好地理解输入序列的上下文信息,从而提高预测的准确性。 具体来说,Self-Attention通过计算输入序列中每个单词的注意力权...
用于处理序列数据，其中Self-Attention用于计算输入序列中每个元素之间的关系，Cross Attention则是计算两个...
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...
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 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...
Cross-attention的输入来自不同的序列,Self-attention的输入来自同序列,也就是所谓的输入不同,但是除此之外,基本一致。具体而言,self-attention输入则是一个单一的嵌入序列。 Cross-attention将两个相同维度的嵌入序列不对称地组合在一起,而其中一个序列用作查询Q输入,而另一个序列用作键K和值V输入。当然也存在个别...
在自注意力机制(self-attention)中,通常存在Query(Q)、Key(K)、Value(V)三个关键部分。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...
【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
我们先来看看自注意力机制(self-attention),它是交叉注意力机制的基础。自注意力机制通过计算一个查询向量和一组键值对之间的注意力权重来获得一个查询向量对数值向量的表示。该权重表示了该查询与键之间的相关性,进而用于加权求和得到输出。 交叉注意力则扩展了自注意力机制的思想,通过引入额外的输入序列来丰富注意力...