多模态交叉注意力机制

多模态交叉注意力机制是一种深度学习技术，它结合了多种类型的信息源，如文本、图像、语音等，在自然语言处理任务中特别有用。这种机制的核心思想是在处理过程中，模型会同时关注输入的不同模式，并基于它们之间的关联进行交互式建模。

在多模态交叉注意力中，通常会有一个查询（Q）、键（K）和值（V）的过程。对于每种输入模态，都会生成各自的Q、K和V向量。然后通过计算Q与所有K的相似度得分，找出每个模态之间相关的部分。这些得分经过softmax函数转换为注意力权重，最后将所有权重加权后的值（V）相加，得到融合后的表示，用于后续的任务决策或理解。

例如，在视觉问答系统中，文本特征和图像特征会分别经过这样的注意力机制处理，然后将两者的信息结合，帮助模型更准确地回答与图片相关的问题。