Softmax-cross-attention
时间: 2023-11-02 11:06:01 浏览: 51
Softmax-cross-attention是在decoder中应用的一种注意力机制。它将encoder的输出作为key和value,将decoder的输出作为query,通过计算query和key之间的相似度得到权重,然后对value进行加权求和,从而得到attention values。Softmax函数被用来计算相似度的权重,并且保证了权重的归一性,使得所有权重之和等于1。Softmax函数对每个值进行指数运算,并将结果归一化,使得较大的值得到较大的权重。
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%"]
- *3* [交叉注意力机制CrossAttention](https://blog.csdn.net/m0_63097763/article/details/132293568)[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 ]
mutli-head cross attention
多头交叉注意力(multi-head cross attention)是一种在Transformer模型中广泛使用的注意力机制。它将查询(query)、键(key)和值(value)进行多头线性映射,然后将每个头的输出进行拼接,并再次进行线性变换。这种多头的思想可以使得模型在不同的语义空间中进行学习,并且可以更好地捕捉输入序列中的不同特征。
在具体实现中,多头交叉注意力可以通过下面的方式来实现:
1. 首先,对于输入的query、key和value,分别进行一次线性变换,得到Q、K和V矩阵;
2. 接着,对于每个头i,分别计算其注意力得分:
$Attention_i(Q,K,V) = softmax(\frac{QW^Q_i(KW^K_i)^T}{\sqrt{d_k}})VW^V_i$
其中,$W^Q_i$、$W^K_i$和$W^V_i$都是对应于第i个头的权重矩阵,$d_k$是键向量的维度;
3. 最后,将每个头的输出拼接起来,并进行一次线性变换,得到最终的输出。
多头交叉注意力在自然语言处理中应用广泛,例如在机器翻译、问答系统等任务中都有应用。