global attention 和 self attention

时间: 2023-08-09 14:08:28 浏览: 62
全局注意力（global attention）和自注意力（self attention）都是在自然语言处理中常用的注意力机制。 全局注意力是指模型在处理序列数据时，将每个位置的信息与整个输入序列的信息进行交互。它可以帮助模型在生成每个位置的输出时，考虑到整个上下文的语义信息。一个常见的全局注意力机制是加权求和，即根据每个位置的重要性对输入序列进行加权求和，得到整个序列的表示。 自注意力是指模型在处理序列数据时，将每个位置的信息与该序列中其他位置的信息进行交互。它可以帮助模型在生成每个位置的输出时，考虑到序列内部不同位置之间的关系。自注意力机制通过计算每个位置与其他位置的相关度得分，并根据得分对其他位置的表示进行加权求和，得到每个位置的表示。 两者的区别在于交互的范围不同。全局注意力涉及到整个输入序列，而自注意力只涉及到序列内部的位置。全局注意力更适用于需要对整个上下文进行建模的任务，而自注意力更适用于需要考虑序列内部关系的任务。 这就是关于全局注意力和自注意力的简要解释。如果你还有其他问题，请随时提问！
相关问题

global self attention

全局自注意力（Global Self-Attention）是一种在自注意力机制中使用的注意力机制。自注意力机制是一种用于处理序列数据的机制，它可以对输入序列中的每个元素进行加权聚合，以便更好地捕捉元素之间的关系。 在传统的自注意力机制中，每个元素的加权聚合只考虑了它与其他元素的关系。而全局自注意力则允许每个元素考虑整个输入序列的关系，而不仅仅是与其他元素的关系。 这种机制可以帮助模型更好地理解整个序列的语义信息，并且能够在生成输出时更好地利用这些信息。全局自注意力通常用于序列到序列的任务，如机器翻译和文本生成。 具体而言，全局自注意力可以通过计算每个元素与整个输入序列中其他元素之间的注意力权重来实现。然后，根据这些权重对输入序列进行加权聚合，以得到最终的表示。 总之，全局自注意力允许模型在处理序列数据时更全面地考虑整个序列的上下文信息，从而提高模型的性能。

selfattention，crossattention

Self Attention和Cross Attention是在自然语言处理领域中常用的注意力机制方法。Self Attention是指在一个序列中，每个元素通过计算与其他元素的关联度得到一个权重向量，用于表征该元素的上下文信息。它可以用于对多车交互进行建模，将每个车辆结点看作一个单词，计算节点之间的关联度，提取出目标车辆的特征信息。因此，Self Attention也可以称为Global Graph Attention。同时，Self Attention也可以用于对车辆轨迹进行建模，提取时序上的信息，并进行预测任务。 Cross Attention是指通过引入另一个序列，计算两个序列之间的关联度，得到一个权重向量，用于表征第一个序列中每个元素与第二个序列的上下文信息。在代码实现中，可以通过调用CrossAttention函数来进行计算。 总结来说，Self Attention和Cross Attention是用于计算序列中元素之间关联度的方法，可以应用于多车交互建模和车辆轨迹分析等任务。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]

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self.attention = nn.Linear(n_hidden, 1) def forward(self, x): x = self.encoder(x) x = x.view(-1, self.seq_len, self.n_hidden) e = torch.tanh(self.linear(x)) a = torch.softmax(self.attention(e),...

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