self attention和attention的区别

Self-attention和attention都是用于机器学习中的注意力机制。两者的区别在于，self-attention是指在一个序列中的每个元素之间相互计算注意力，而attention则是在两个不同的序列之间计算注意力。

具体来说，self-attention是一种机制，用于计算一个序列中每个元素与其他元素之间的相关性，然后据此为每个元素分配一个权重，以表示其在序列中的重要性。而attention则是一种机制，用于将一个序列中的元素与另一个序列中的元素进行对齐，以计算它们之间的相关性。

总之，self-attention适用于同一序列中的元素之间的关系，而attention适用于不同序列之间的元素之间的关系。

相关问题

attention 和 self attention

Attention是一种机制，用于在机器学习和自然语言处理中，将输入序列中的不同部分赋予不同的权重，以便在处理过程中更加关注重要的信息。而Self-Attention是Attention的一特殊形式，它用于计算输入列中各个元素之间的相关性，并根据相关性为每个元分配权重。

Self-Attention的计算过程如下：
1. 首先，通过将输入序列映射到三个不同的向量空间（即查询、键和值空间）来生成查询向量、键向量和值向量。
2. 接下来，通过计算查询向量和键向量之间的相似度得到注意力权重。相似度可以使用点积、缩放点积等方法计算。
3. 然后，将注意力权重与值向量相乘，并对结果进行加权求和，得到最终的自注意力表示。

Self-Attention的优势在于它能够捕捉输入序列中各个元素之间的长距离依赖关系，并且可以同时处理多个位置的信息。因此，它在机器翻译、文本生成等任务中取得了很好的效果。

self attention和cross attention

Self Attention是一种注意力机制，用于对序列中的每个元素与其他元素之间建立关联。在使用Self Attention进行多车交互建模时，每个车辆结点相当于一个单词，没有位置信息。通过计算每个节点与其他所有节点之间的注意力值，最后提取出属于目标车辆的那一份注意力值作为多车交互中的特征信息。因此，Self Attention也可以被称为全局图注意力。另外，Self Attention也可以将每个车辆的轨迹视为一个句子，用于时序上的信息提取和预测。<em>1</em><em>2</em><em>3</em>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [GAT, Self Attention, Cross Attention对比以及在自动驾驶轨迹预测任务中的pytorch应用](https://blog.csdn.net/Cameron_Rin/article/details/123706210)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}} ] [.reference_item]
- *3* [Self -Attention、Multi-Head Attention、Cross-Attention](https://blog.csdn.net/philosophyatmath/article/details/128013258)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}} ] [.reference_item]
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