点之间的cross attention

Cross attention是指在Transformer模型中的一种注意力机制，它将两个不同的嵌入序列不对称地组合在一起。在这种机制中，其中一个序列被用作查询(Q)输入，而另一个序列被用作键(K)和值(V)输入。通过计算查询序列与键序列之间的相似度，然后使用相似度加权求和得到输出结果。这种机制使得模型能够关注到两个序列之间的交互信息，从而更好地理解序列之间的关系和上下文。

引用中提到的Cross-Attention机制是Transformer模型中的一种应用，它将输入序列分为编码器和解码器两部分。在解码器的每一步中，解码器的当前位置会与编码器的所有位置进行Cross-Attention。这样，解码器可以根据编码器中的信息来生成更准确的输出。这个过程会在解码器的每一步都重复执行，从而实现全局的交互信息传递。

在Cross-Attention中，点之间的关系是通过计算查询序列与键序列的相似度来确定的。这个相似度可以用来判断查询序列中的每个点与键序列中的哪些点最相关。然后，根据相似度的权重对值序列进行加权求和，得到最终的输出结果。通过这种方式，模型可以在不同序列之间实现信息的交互，从而更好地理解点之间的关系。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [图解cross attention](https://blog.csdn.net/u010087338/article/details/128622886)[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: 33.333333333333336%"]
- *2* [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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [【人工智能学习】【十六】Self Attention和Transformer](https://download.csdn.net/download/weixin_38702844/14034801)[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: 33.333333333333336%"]
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