提升模型性能:Cross-Attention机制使得模型能够更好地捕捉输入序列之间的依赖关系,从而提升模型在处理复杂任务时的性能。 增强模型可解释性:通过可视化Cross-Attention矩阵,我们可以了解模型在生成输出时关注了哪些输入序列的部分,从而增强模型的可解释性。 扩展应用场景:Cross-Attention不仅适用于自然语言处理领域,还可以扩展...
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-...
交叉注意力机制在机器翻译、文本摘要等任务中发挥着重要作用。它使得模型能够根据输入序列的语义信息,生成更加准确和流畅的输出序列。 因果注意力(Causal Attention) 因果注意力是Transformer解码器中特有的注意力机制,用于确保模型在生成序列时只依赖于之前的输入信息,从而保持自回归属性。 工作原理 在因果注意力机制中,通...
例如,Flash Attention等技术显著减少了内存占用和计算负载,使大型模型的训练更加高效。
而transformer中编码器和解码器的信息传递通过cross-attention来进行,也就是上图transformer结构中的红框部分,在masked multi-head attention处理后的q来自解码器,而k和v来自于编码器。下图就是cross-attention的详细结构。 transformer中cross-attention结构示意图 ...
第二,中间部分,利用了Encoder的输出结果计算交叉注意力(Cross Attention)。同之前的注意力机制类似,Cross Attention通过计算解码器当前位置emb Q与编码器emb K之间的注意力权重,将编码器emb V加权,然后将该加权emb与解码器当前位置emb进行融合。 2.2 拆分理解 一堆Encoder堆叠在一起 + 一堆Decoder堆叠在一起 边、形...
每个encoder/decoder layer中feed-forward部分的作用,并且从反向传播算法角度分析? decoder中mask后反向传播算法过程细节,如何保证training和inference的一致性? 如果不一致(decoder不用mask)会怎么样? 1. Attention的背景溯源 想要深度理解Attention机制,就需要了解一下它产生的背景、在哪类问题下产生,以及最初是为了解决...
解码器中的交叉注意力层(Cross attention layer) 编码器中的全局自注意力层(Global self attention layer) 解码器中的因果自注意力层(Casual attention layer) 如下图所示: 注意力机制基础 注意力机制的数学表示如下: 表达式中,Q,K和V分别指的是查询(Query),键(Key)以及值(Value)矩阵;这三种矩阵中,每一行都对...
在Transformer架构中,有3种不同的注意力层:Self Attention自注意力、Cross Attention 交叉注意力、Causal Attention因果注意力。 3.算法应用 基于Attention的Transformer模型,不仅在性能上优于以前的深度学习模型,在可解释性上也优于深度学习模型,更适合对中医数据特...
交叉注意是通过交替对patch的内部注意和对单通道特征映射的注意来实现的。我们可以利用Cross Attention构建强大的骨干,生成不同尺度的特征图,满足下游任务不同粒度特征的需求,如图1所示。我们在不增加计算量或少量增加计算量的情况下引入全局关注,这是一种更合理的结合Transformer和CNN特征的方法。