cross-attention架构
时间: 2023-11-01 17:08:48 浏览: 54
cross-attention架构是一种在自然语言处理领域中常用的注意力机制,它在Transformer模型中被广泛应用。在传统的self-attention机制中,每个注意力头只关注输入序列内部的信息,而在cross-attention中,每个头可以同时关注输入序列内部和另一个序列的信息。
在使用cross-attention时,通常有两个输入序列,分别是问题序列和答案序列。在编码器中,每个注意力头都可以关注问题序列和答案序列的不同部分,从而捕捉到语义上的相关性。这种架构可以帮助模型更好地理解问题和答案之间的联系,提高对答案的准确性。
相关问题
cross-attention Transformer
Cross-Attention指的是Transformer架构中的一种注意力机制,它用于混合两个不同嵌入序列的注意力。这两个序列必须具有相同的维度,并且可以是不同的模式形态,比如文本、声音、图像等。在Cross-Attention中,一个序列作为输入的Q,定义了输出的序列长度,而另一个序列提供输入的K和V。 Cross-Attention与Self-Attention不同之处在于,Cross-Attention的输入来自不同的序列,而Self-Attention的输入来自同一个序列。但除此之外,它们的基本原理是一致的。在Transformer中,Cross-Attention通常是指编码器和解码器之间的交叉注意力层。在这一层中,解码器会对编码器的输出进行注意力调整,以获得与当前解码位置相关的编码器信息。具体的计算过程包括:编码器输入(通常是来自编码器的输出)和解码器输入(已生成的部分序列)被分别表示为enc_inputs和dec_inputs。解码器的每个位置会生成一个查询向量(query),用来在编码器的所有位置进行注意力权重计算。编码器的所有位置会生成一组键向量(keys)和值向量(values)。通过对查询向量和键向量进行点积操作,并通过softmax函数获得注意力权重。注意力权重与值向量相乘,并对结果进行求和,得到编码器调整的输出。这样,Cross-Attention机制帮助解码器能够有效地建模当前生成位置的上下文信息。 <span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [【科研】浅学Cross-attention?](https://blog.csdn.net/MengYa_Dream/article/details/126688503)[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%"]
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cross-attn
Cross-Attention是指在Transformer架构中,将两个不同位置的输入序列进行注意力机制的计算。其中一个序列作为query,另一个序列作为key和value。相比之下,Self-Attention是在序列内部进行注意力机制的计算,即query、key和value都来源于同一个序列。
在Cross-Attention中,query和key之间的相似度可以通过线性变换计算得到。这是因为线性变换可以将输入进行转换,使得不同序列之间的相似度可以更好地衡量。通过对query和key进行线性映射,可以将它们在特征空间中进行比较,进而计算出注意力权重。这样可以实现序列之间的交互和信息传递。
总结来说,Cross-Attention是在不同位置的输入序列之间进行注意力机制的计算,而Self-Attention是在序列内部进行注意力机制的计算。在Cross-Attention中,通过线性变换计算query和key之间的相似度,从而实现序列之间的交互和信息传递。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [【Transformer】9、CrossFormer:A versatile vision transformer based on cross-scale attention](https://blog.csdn.net/jiaoyangwm/article/details/121037508)[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* [self-attention和cross-attention](https://blog.csdn.net/u012193416/article/details/130261040)[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%"]
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