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...
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)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...
从实验来看,符合预期,cross attention的作用大于 self attention。但是transformer中的cross attention,计算代价太大。如何做替换,或高效。 结论 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,所以两张图的相关关系建模至关重要,对应到实现中时,cross attention > self attention 的作用,所以优化,提高的...
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...
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...
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...