交差注意力机制示意图

交叉注意力机制是自注意力（Self-Attention）模型中的关键组成部分，它在Transformer架构中发挥着重要作用。这种机制让模型能够同时关注输入序列的不同部分，从而捕获长期依赖关系。简单来说，它的工作原理如下：

1. **查询（Query）、键（Key）和值（Value）**: 输入序列被分割成多个片段（例如每个词作为一个片段），然后对每个片段计算两个向量：查询向量和键向量。查询向量用于确定要关注哪个部分，而键向量则表示整个序列的信息。

2. **相似度计算**: 对于每个查询向量，模型计算其与所有键向量之间的相似度（通常是通过点积或softmax操作）。相似度高的键对应的部分被认为是最重要的。

3. **注意力分布**: 根据相似度得分，模型创建一个注意力分布，表示每个查询片段对输入序列其他部分的注意力权重。

4. **加权和**: 使用注意力分布对值向量进行加权求和，生成一个新的表示，这个表示包含了原始序列中对当前片段最相关的部分信息。

交叉注意力图通常展示为一个金字塔结构，其中查询、键和值的映射分布在不同的层次，箭头表示注意力流的方向。每个查询点到其他所有键点的连接展示了注意力是如何动态地分配的。

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交叉注意力机制示意图

交叉注意力机制是指在神经网络中，通过将不同层次的特征图进行交叉，以获取更丰富的特征表示。它通常被应用于自然语言处理、计算机视觉等领域。

以下是交叉注意力机制的示意图：

在上图中，$x$ 和 $y$ 分别表示两个特征图，分别经过自注意力机制获取自己的注意力向量 $a$ 和 $b$，然后将 $a$ 作为查询向量，$b$ 作为键值对，进行交叉注意力操作，得到交叉注意力向量 $c$。最后将交叉注意力向量 $c$ 与输入特征图 $x$ 进行残差连接和归一化操作，得到最终的特征表示。