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...
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...
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...
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...
seem self-attention 和 cross attention 机制 简单理解Self-Attention和Cross-Attention是深度学习中常用的注意力机制,主要用于处理序列数据。 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...
一、self-attention 1、整体架构 2、如何计算input向量之间的关联性 3、常用的α计算方法 4、self-attention的详细框架 5、从矩阵计算的角度来看self-attention 6、multi-head self-attention 7、position encoding 二、transformer 1、encoder 2、decoder 3、cross attention 4、模型训练 training 5、tips 三、预训...
在attention机制中，通过线性变换计算QKV的目的是为了提取和转换输入序列的特征，以用于计算序列中各个位置之间的相似度或相关性。这种设计背后的原理基于对模型的先验假设，即序列内部或序列之间存在某种规律或相似性。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。
然后Decoder中子模块的输出作为Q，中间在按照注意力进行进行连接输出。这种也称作Cross Attention。还是以...
题主这是没有理解masked multi-head attention的作用。cross attention只是用来衡量target（目标语言）对...
Cross-attention: 对于Cross-attention模型:encoder模块传到Decoder模块的参数有两部分,表示的是q矩阵和v矩阵(实际上对于经过Encoder的向量来说,我们生成的仅仅只有一个b矩阵(下图中的a矩阵),于是将a矩阵同Wk和Wv进行运算得到decoder需要的两个矩阵K,V) 于此同时decoder自身产生q矩阵 ...