Self Attention 关注的是输入序列自身内部元素之间的关系。 Cross Attention 则是关注两个不同输入序列之间元素的关系。 计算方式 在Self Attention 中,查询(Query)、键(Key)和值(Value)都来自同一个输入序列。 而在Cross Attention 中,Q来自一个序列(解码器输出),K和V来自另一个序列(编码器输出)。 应用场景 Se...
它们的主要区别在于计算注意力分数时所用的查询、键和值的来源不同。
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...
gmflow是一种基于全局匹配的光流估计方法,在全局匹配之前,会采用self attention,cross attention进行特征增强。这里实验对比一下self attention,cross attention两个部件。 2. 实验 训练采用realflow数据集,采用train_gmflow.sh原始的训练脚本,只是二者在网络构建时,一个只用self attention,一个只用cro...
与之相对,Cross-Attention则需要两个不同的输入序列。其中一个序列被用作查询向量,另一个序列被用作键和值向量。Cross-Attention计算的是第一个序列中每个元素与第二个序列中所有元素之间的注意力分数,通过这种方式来学习两个序列之间的关系。例如,在图像字幕生成任务中,这种机制可以用于将图像的特征与自然语言描述的...
在transformer模型中，self-attention与cross-attention的主要区别在于Q、K、V的来源不同。self-attention中，Q、K、V来源于同一个序列，而cross-attention中，Q来源于一个序列，K、V来源于另一个序列。这种设计使得模型能够捕获序列内部的自相关性和序列间的相互作用。从内积的角度理解，self-attention中...
来自论文《Attention is All You Need》的插图,展示了 making 这个词对其它词的依赖或关注程度,其中的颜色代表注意力权重的差异。 对于自注意力机制,我们可以这么看:通过纳入与输入上下文有关的信息来增强输入嵌入的信息内容。换句话说,自注意力机制让模型能够权衡输入序列中不同元素的重要性,并动态调整它们对输出的...
4、self-attention的详细框架 将dot-product应用在self-attention里面:每个输入向量乘矩阵w之后得到对应的query,比如,a1乘w1得到q1,乘w2得到k1,然后将query与其他输入点乘得到attention score,比如q1与k2计算得到α12,以此类推。 有些时候,输入向量会计算自己和自己的关联性,如上图α11. 计算完α之后,计算softmax,...
图解cross attention | 交叉注意力与自我注意力 除了输入,cross-attention 计算与self-attention相同。交叉注意力不对称地组合了两个相同维度的独立嵌入序列,相比之下,自注意力输入是一个单一的嵌入序列。其中一个序列用作查询输入,而另一个用作键和值输入。SelfDoc 中的替代交叉注意力,使用来自一个序列的查询和值,...