交叉attention

交叉attention是一种用于自注意力机制的结构，旨在减少内存计算的复杂性。它通过使用两次十字架结构的attention来代替全局attention。在使用交叉attention时，需要连续进行两次Criss-Cross Attention操作，才能将十字架结构的attention-map应用到全局。因为一次Criss-Cross Attention只能在水平或垂直方向上传递注意力，而经过两次操作后，它就可以斜向传递注意力。此外，短程注意力还是交叉attention的一部分，其重点是在具有较短空间距离的子集上应用自注意力。

相关问题

交叉注意力cross attention

交叉注意力（cross attention）是一种在自注意力机制（self-attention）的基础上进行扩展的注意力机制。自注意力机制用于在输入序列中建立每个位置与其他位置之间的关联关系，而交叉注意力则用于在两个不同的输入序列之间建立关联。

在交叉注意力中，我们有两个输入序列，通常分别称为"查询序列"和"键值序列"。查询序列用于指定我们要关注的内容，而键值序列则包含了用于计算注意力权重的信息。通过计算查询序列中每个位置与键值序列中每个位置之间的相关性得到注意力权重，并将这些权重应用到键值序列上，从而得到交叉注意力的输出。

交叉注意力在许多自然语言处理任务中都有广泛应用，例如机器翻译、问答系统和文本摘要等。它可以帮助模型对两个输入序列之间的关系进行建模，并从中获取有用的信息。

tensorflow实现交叉注意力cross attention

在TensorFlow中实现交叉注意力（cross attention），可以通过以下步骤进行：

1. 定义注意力权重计算函数：
- 创建一个全连接层来将查询序列（Q）和键值序列（K）映射到注意力权重。
- 使用softmax函数对权重进行归一化，使其总和为1。

2. 计算加权和：
- 将权重与值序列（V）相乘，得到加权的值序列。
- 对加权的值序列进行求和，得到交叉注意力的输出。

下面是一个示例代码，展示了如何在TensorFlow中实现交叉注意力：

import tensorflow as tf

def cross_attention(query, key, value):
    # 计算注意力权重
    query = tf.keras.layers.Dense(units=query.shape[-1])(query)
    key = tf.keras.layers.Dense(units=key.shape[-1])(key)
    attention_scores = tf.matmul(query, key, transpose_b=True)
    attention_weights = tf.nn.softmax(attention_scores, axis=-1)

    # 计算加权和
    output = tf.matmul(attention_weights, value)
    return output

# 示例用法
query = tf.random.normal([batch_size, query_length, embedding_dim])
key = tf.random.normal([batch_size, key_length, embedding_dim])
value = tf.random.normal([batch_size, key_length, value_dim])

output = cross_attention(query, key, value)

在上述代码中，`query`代表查询序列，`key`代表键值序列，`value`代表值序列。通过调用`cross_attention`函数，可以得到交叉注意力的输出`output`。

请注意，上述代码仅为示例，实际应用中可能需要根据具体任务和模型结构进行适当的调整。