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...
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)) self.W_key = nn.Parameter(torch.rand(d_in, d_out_kq)) self.W_value = nn.Paramet...
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...
3.3 self-attention的本质 3.4 self-attention的Q, K, V思想 4 Positional Encoding:位置信息的整合 5 Transformers:打通seq2seq任督二脉 5.1 Cross-Attention:Self-Attention的双塔实践 5.2 Transformer Decoder的训练和预测 5.3 Masked Self-Attention:防止偷看答案 5.4 Multi-head Attention:扩大参数量和语义分化 5.5...
Decoder）部分由两个主要的注意力层组成：自注意力（Self-Attention）层和交叉注意力（Cross-Attention）...
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,...
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...
Cross-attention vs Self-attention 除了输入不同，Cross-Attention与Self-Attention的计算是相同的。Cross-Attention将两个相同维度的独立嵌入序列不对称地组合在一起，而Self-Attention输入是一个单一的嵌入序列。其中一个序列用作查询输入，而另一个序列作为键和值输入。SelfDoc中的替代交叉注意，使用一个序列中的查询...
attn_scores / self.d_out_kq**0.5, dim=-1) context_vec = attn_weights @ values_2 returncontext_vec 使用这个交叉注意力模块: torch.manual_seed(123) d_in, d_out_kq, d_out_v =3,2,4 crossattn = CrossAttention(d_in, d_out_kq, d_out_v) ...
Cross Attention 输入 相似函数:点积 输出 输出 ——7—— Transformers模型版本6,self-attention,自注意力机制 通过交叉注意力机制,我们了解到注意力模块中有三个矩阵:Q K V。K和V矩阵是输入矩阵的投影版本。如果Q矩阵也是从输入中投影出来的呢? 视频截图 ...