Cross-Attention in Transformer Decoder Transformer论文中描述了Cross-Attention，但尚未给出此名称。Transformer decoder从完整的输入序列开始，但解码序列为空。交叉注意将信息从输入序列引入解码器层，以便它可以预测下一个输出序列标记。然后，解码器将令牌添加到输出序列中，并重复此自回归过程，直到生成EOS令牌。Cross-...
在Transformer模型中,Cross-Attention通常用于解码器部分。解码器在生成输出序列时,会利用Cross-Attention机制来关注编码器处理后的输入序列。具体来说,解码器的每个位置都会使用Cross-Attention来计算与编码器输入序列中每个位置的“匹配度”,并根据这些“匹配度”对编码器的隐藏状态进行加权求和,从而得到一个新的向量表示。...
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...
在轴承故障识别中,Transformer编码器层可以有效地捕捉时域信号的长期依赖关系,进一步提取信号中的时序特征。 5. CrossAttention特征融合 交叉注意力机制(CrossAttention)是Transformer架构中的一项关键技术,用于融合不同来源的特征信息。在轴承故障识别模型中,CrossAttention通过计算注意力权重,将时域和频域特征进行融合,使模型...
FFT + CNN-Transformer-CrossAttention电能质量扰动识别模型 在现代电力系统中,电能质量扰动(如电压波动、谐波、暂态扰动等)对电网的稳定运行和设备的正常工作构成严重威胁。因此,准确、快速地识别这些扰动类型对于保障电力系统的安全与可靠至关重要。本文将介绍一种创新的电能质量扰动识别模型——FFT + CNN-Transformer-Cr...