cross-attention 和self-attention区别
时间: 2024-07-30 08:00:56 浏览: 170
基于深度学习的声纹识别(self-attention)
交叉注意力(Cross-Attention)和自我注意力(Self-Attention)都是注意力机制的一种变体,但在应用场景和作用上有所区分:
**Self-Attention (自注意力)**
- 它是在同一序列内部进行的操作,每个位置都关注到序列中的所有其他位置。
- 在Transformer模型中,自注意力主要是为了捕捉输入序列中的长期依赖关系,每个位置可以获取到全局的信息。
- 自注意力不需要外部输入,只需自身的输入作为查询、键和值。
**Cross-Attention (跨注意力)**
- Cross-Attention则涉及到两个不同的序列,一个称为“主体”(query sequence),另一个称为“源”(key-value sequence)。主体序列的每一个位置会关注源序列中的所有信息。
- 例如,在机器翻译中,主体序列是源语言句子的编码,而源序列是目标语言句子的编码。主体需要了解目标语言的上下文才能进行翻译。
- 与自注意力相比,它更侧重于两组输入之间的交互。
简而言之,自注意力关注的是单一序列内的信息,而交叉注意力则是两个独立序列之间的信息交流。
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