全局self attention

全局 self attention 是一种在自注意力机制中处理全局信息的方法。在自注意力机制中，输入序列中的每个元素都会与其他元素进行交互，以获取上下文信息。然而，当输入序列较长时，传统的自注意力机制可能会受到计算和存储资源的限制。

为了解决这个问题，全局 self attention 引入了一种机制，该机制可以在处理长序列时更好地捕捉全局信息。它通过引入一些额外的参数来减少计算复杂度，并且只考虑与当前元素相关的重要信息。

具体来说，全局 self attention 可以通过以下方式实现：
1. 降低计算复杂度：通过将输入序列划分为多个子序列，并在每个子序列内进行自注意力计算，然后再将子序列之间的关联信息进行整合。
2. 改变注意力权重：在传统的自注意力机制中，每个元素都会与其他元素计算注意力权重。而在全局 self attention 中，可以通过引入一些额外的控制参数，如位置编码，来调整注意力权重的分布。

总而言之，全局 self attention 是一种处理长序列时更高效地捕捉全局信息的方法，通过降低计算复杂度和调整注意力权重来实现。

相关问题

self attention和cross attention

Self Attention是一种注意力机制，用于对序列中的每个元素与其他元素之间建立关联。在使用Self Attention进行多车交互建模时，每个车辆结点相当于一个单词，没有位置信息。通过计算每个节点与其他所有节点之间的注意力值，最后提取出属于目标车辆的那一份注意力值作为多车交互中的特征信息。因此，Self Attention也可以被称为全局图注意力。另外，Self Attention也可以将每个车辆的轨迹视为一个句子，用于时序上的信息提取和预测。<em>1</em><em>2</em><em>3</em>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [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^v92^chatsearchT0_1"}} ] [.reference_item]
- *3* [Self -Attention、Multi-Head Attention、Cross-Attention](https://blog.csdn.net/philosophyatmath/article/details/128013258)[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^v92^chatsearchT0_1"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

global attention 和 self attention

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！