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Encoder的所有输出的值,$n$表...
Transformer模型的核心由Encoder和Decoder两部分组成,它们分别负责处理输入序列并生成输出序列。而Self-Attention和Cross-Attention则是这两种组件中不可或缺的部分,它们在模型的工作机制中起到了关键的作用。 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)...
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"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...
lot, since in the EncoderDecoder framework the model has a causal mask and the cross attention layers are to be trained from scratch. The results so far are quite promising in that it might not be too difficult to fine-tune two pretrained "encoder-only" models into an encoder-decoder ...