cross aTTENTION

时间: 2023-09-23 22:08:52 浏览: 33
Cross-attention is a mechanism used in neural networks, particularly in the context of transformers, to incorporate information from different parts of a sequence. In a transformer model, cross-attention allows the model to attend to different positions of the input sequence when calculating the output at each position. This is in contrast to self-attention, where the model attends to different positions of the same sequence. Cross-attention is useful in tasks such as machine translation, where the model needs to attend to different parts of the source and target sentences to generate the correct translation.
相关问题

cross Attention

Cross Attention是一种注意力机制,用于在两个不同的序列之间建立关联。它通常用于自然语言处理任务中,如机器翻译和文本摘要。 在机器翻译任务中,Cross Attention可以帮助模型将源语言句子中的每个单词与目标语言句子中的相关单词进行对齐,从而更好地进行翻译。 Cross Attention的计算过程如下: 1. 对于每个目标语言单词,计算其与源语言所有单词的相似度得分。 2. 将相似度得分进行softmax归一化,得到每个源语言单词对当前目标语言单词的注意力权重。 3. 将源语言单词的表示向量按照注意力权重进行加权平均,得到当前目标语言单词的上下文表示。

cross attention

交叉注意力(cross attention)是一种在自注意力机制(self-attention)的基础上进行扩展的注意力机制。在自注意力机制中,输入序列中的每个位置都会与其他位置进行交互,以获得位置间的相关性。而在交叉注意力中,我们有两个不同的输入序列,通常被称为"查询"和"键值"。查询序列用于指定我们要关注的内容,而键值序列包含我们要进行关注的内容。 在交叉注意力机制中,我们首先计算查询和键之间的相似度得分,这可以通过计算点积、加权点积等方法来实现。然后,通过对得分进行归一化处理(如应用softmax函数),我们可以获得注意力权重,用于加权求和键值序列中的各个位置。最后,将注意力权重与值序列进行加权求和,得到最终的输出。 通过使用交叉注意力,我们可以将不同输入序列之间的相关性融入到注意力机制中,从而更好地捕捉它们之间的语义关系。这对于诸如机器翻译、问答系统等任务非常有用,其中需要联合建模多个输入序列之间的依赖关系。

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多模态cross attention是一种用于图像和文本匹配的方法,可以通过同时融合图片和文字的信息来提高匹配性能。在多模态cross attention中,注意力机制被用于将图像和文本的特征进行交叉操作,以便更好地捕捉它们之间的语义关联。与其他方法不同的是,多模态cross attention在交叉操作后添加了一个全连接层,用于进一步整合图像和文本的信息。此外,多模态cross attention还引入了一些预训练任务,如Masked Cross-Modality LM和图像问答任务,以提高模型的泛化能力和性能。通过这种方式,多模态cross attention可以促进图像和文本的多模态匹配。123 #### 引用[.reference_title] - *1* [中科大&快手提出多模态交叉注意力模型:MMCA,促进图像-文本多模态匹配!](https://blog.csdn.net/moxibingdao/article/details/122138531)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* *3* [万字综述!从21篇最新论文看多模态预训练模型研究进展](https://blog.csdn.net/c9Yv2cf9I06K2A9E/article/details/121199874)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

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