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...
Cross-Attention,即交叉注意力机制,是Transformer模型中的另一个重要组件。它在Decoder部分中发挥作用,允许模型在生成输出序列时,将注意力集中在输入序列中的相关部分。这有助于模型更好地理解和生成与输入序列相关的输出序列。 具体而言,Cross-Attention通过计算输入序列和输出序列之间的注意力权重来实现。这些权重表示了...
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组输入序列。通过计算查询向量和键向量之间的相似度,...
如下图可见,cross attention部分有两个输入来源于encoder,有一个输入来源于decoder。 接下来详细介绍这个部分是如何工作的: 如上图: encoder模块,输入的音频向量,经过encoder之后,输出a1,a2,a3. decoder输入一个start token,输入到masked attention 中,得到一个输出,再乘上一个矩阵w1,得到q encoder输出的a也进行...
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...
怎么写它的代码呢?我们可以把之前的 SelfAttention 类的代码拿过来改一下: 输入: class CrossAttention(nn.Module): def __init__(self, d_in, d_out_kq, d_out_v):super().__init__()self.d_out_kq = d_out_kqself.W_query = nn.Parameter(torch.rand(d_in, d_out_kq))self.W_key = ...
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,...
Cross-attention模块:Cross-attention模块的核心是在预测未来每个时间步的信息时,能够从历史信息中检索有用的模块。为了实现cross-attention,文中给未来每个时间步,都分配了一个可学习的向量,这个向量作为attention中的query。基于这个query,和历史序列每个时刻的向量做multi-head cross attention,实现Decoder到Encoder的信息...