其核心在于其独特的注意力机制,能够高效捕捉序列中的上下文信息。本文将深入解析Transformer中的三种主要注意力机制:自注意力(Self-Attention)、交叉注意力(Cross-Attention)和因果注意力(Causal Attention),帮助读者理解这些机制的工作原理和实际应用。 自注意力(Self-Attention) 自注意力是Transformer模型中最基础也是最重...
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 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-...
基于FFT + CNN - BiGRU-Attention 时域、频域特征注意力融合的电能质量扰动识别模型 - 知乎 (zhihu.com) 创新点:利用交叉注意力机制融合时频特征! 前言 本文基于Python仿真的电能质量扰动信号,进行快速傅里叶变换(FFT)的介绍与数据预处理,最后通过Python实现基于FFT的CNN-Transformer-CrossAttention模型对电能质量扰动信...
以下是CrossAttention类的实现: class CrossAttention(nn.Module): def __init__(self, d_in, d_out_kq, d_out_v): super().__init__() self.d_out_kq = d_out_kq self.W_query = nn.Parameter(torch.rand(d_in, d_out_kq))
自注意力(Self-Attention)和交叉注意力(Cross-Attention) 自注意力:允许序列内部的元素相互“注意”对方,从而捕获内部依赖关系。这种机制是Transformer架构的核心,对于处理长距离依赖关系特别有效。 交叉注意力:在处理两个不同序列时使用,允许一个序列的元素“注意”另一个序列的元素。这在序列到序列的任务中非常有用,...
1.Cross self attention 1.第一个就是这个地方,我们将编码器的输出看成key和value,然后将第一个多头注意力层输出的值看成query.其实这里可以看成Cross Attention,而不是self Attention。Cross Attention会用解码器生成的q来查询编码器生成的k和v。一起计算attention score之后,softmax之后,将编码器的向量v按权相加...
我们来进行一个多头注意力的写。 首先直接开导: importtorchfromtorchimportnnimporttorch.nn.functional as Fimportmath 导完之后,很舒服,进行下一步。 classMultiheadattention(nn.Module):def__init__(self, input_dim, heads, d_model): super(Multiheadattention, self).__init__() ...
因为在Transformer中最多的multi head attention和Mask multi head attention来自Scaled dot product attention,而scaled dot product attention来自self attention,如图15所示。 10.2 什么是self attention呢?self attention和local attention、stride attention都是attention的一种;self attention是每一个Q与每一个K依次计算...
2.2 Cross-Attention机制 尽管上述自注意模块可以有效地利用模态内的关系，但模态间的关系，例如，图像...