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...
1. Attention注意力机制的本质2. 查询向量Q、键向量K、值向量V3. Attention注意力机制的计算过程4. Cross-Attention交叉注意力机制和Self-Attention自注意力机制的区别5. Self-Attention自注意力机制的计算过程, 视频播放量 2559、弹幕量 15、点赞数 70、投硬币枚数 48、收
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...
究其根源,深度学习中的「注意力(attention)」概念可以追溯到一种用于帮助循环神经网络(RNN)处理更长序列或句子的技术。举个例子,假如我们需要将一个句子从一种语言翻译到另一种语言。逐词翻译的操作方式通常不可行,因为这会忽略每种语言独有的复杂语法结构和习惯用语,从而导致出现不准确或无意义的翻译结果。
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...