[5.891, 5.927]] 2、交叉注意力机制的结构图 conv是一层卷积操作,这个卷积操作就是用来调整权重的,这个图和上面的介绍不完全一致,上面的介绍没有体现对q,k,v的加权操作 三、总结 感觉这两个注意力的操作还蛮像的,就是一个输入唯一,一个输入不唯一。后续的操作非常相似。 注意力机制的作用就是在众多信息中选...
多头注意力(Multi-Head Attention) 交叉注意力(Cross-Attention) 因果自注意力(Causal Self-Attention) 更有效的掩蔽,无需重整化(More efficient masking without renormalization) 结论 在当今人工智能领域,自注意力机制无疑是一颗璀璨的明星。从大型语言模型到图像识别,自注意力机制正改变着我们对数据和模型的认知。你...
自注意力主要关注一个输入序列内部的元素。举个例子,当你读一句话时,自注意力会让你关注到每个单词之间的关系。它通过一个输入序列来计算不同元素之间的相互作用,比如说,一个句子中的不同单词是如何互相影响的。 交叉注意力的特点 🔄 交叉注意力则更关注两个不同输入序列之间的元素。比如,在机器翻译中,交叉注...
注意力的思想,类似于寻址。给定Query,去Source中计算Query和不同Key的相关性,即计算Source中不同Value值的权重系数;Value的加权平均结果可以作为注意力值。 以Transformer的自注意力为例: 交叉注意力 交叉注意力是一种专注于不同模态或不同序列之间关系的重要性分配机制,广泛应用于多模态任务和序列对序列的任务中。它...
在自注意力机制中，每个输入元素都会与序列中的所有其他元素进行比较，并根据它们之间的相似度来计算权重。这一过程包括三个关键步骤：线性变换（Wq、Wk、Wv）以提取查询、键和值向量，计算相似度分数（通过点积和softmax函数），以及通过这些权重对输入进行加权和求和以生成输出向量。交叉注意力机制的计算...
交叉注意力则混合或结合了两个不同输入序列，通常在Transformer架构中用于连接编码器和解码器部分。这种机制在语言翻译、稳定扩散等应用中特别有用。为了生成连贯且适当的上下文序列，因果自注意力机制被设计为确保序列中某个位置的输出仅基于先前位置的已知输出，而非未来位置。这在类似于GPT的LLM中尤为重要...
Cross Attention则是计算两个不同序列中的元素之间的关系。它们的主要区别在于计算注意力分数时所用的...
交叉注意力(Cross Attention) 位置编码(Position Encoding,PE) 视觉中的二维位置编码 参考 紧接上回:【动手深度学习-笔记】注意力机制(三)多头注意力 自注意力(Self-Attention) 在注意力机制下,我们将词元序列输入注意力汇聚中,以便同一组词元同时充当查询、键和值。 具体来说,每个查询都会关注所有的键-值对并...
每个自注意力块执行包括以下项的操作:使用对潜在嵌入集合的注意力来更新潜在嵌入集合中的每个潜在嵌入。输出块执行包括以下项的操作:在使用一个或多个交叉注意力块和一个或多个自注意力块来更新潜在嵌入集合之后,处理来自潜在嵌入集合的一个或多个潜在嵌入以生成表征实体的网络输出。 7、在一些实施方式中,潜在嵌入...
1.本发明属于故障诊断领域,更具体地说,尤其涉及基于交叉注意力和自注意力的分类参数分布的故障诊断方法。 背景技术: 2.目前故障诊断中,主流方法是通过主成分分析、线性判别分析等技术,将输入数据进行有效降维,再根据设备的内在控制机理,寻找合适的中间表示,进行故障诊断,随着深度学习在各个领域的成功应用,逐渐有研究者...