而Cross-Attention作为Transformer模型中的一个重要组件,更是为模型在处理复杂任务时提供了强大的支持。本文将带你一窥Cross-Attention的奥秘,了解它的工作原理、应用场景以及为何如此重要。 什么是Cross-Attention? Cross-Attention是一种注意力机制,它允许Transformer模型在处理两个不同序列时,能够捕捉它们之间的依赖关系。
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-...
而Self-Attention和Cross-Attention则是这两种组件中不可或缺的部分,它们在模型的工作机制中起到了关键的作用。 一、Encoder和Decoder的作用 Encoder和Decoder是Transformer模型的两个核心组件,它们共同构成了序列到序列(seq2seq)的学习框架。Encoder的主要任务是处理输入序列,将其转换为一组内部表示(也称为编码),这些内...
Transformer模型以其卓越的时序特征提取能力在自然语言处理领域大放异彩。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...
本文介绍了FFT + CNN-Transformer-CrossAttention模型在电能质量扰动识别中的应用,通过融合时域与频域特征,提高识别精度与效率,为非专业读者解析复杂技术概念。