cross attention和self attention在实现上的区别
时间: 2024-05-14 21:10:02 浏览: 7
cross attention和self attention是在Transformer模型中常用的注意力机制。
Self attention是指在一个序列中,每个位置都可以与其他位置进行交互计算注意力权重。具体实现上,通过将输入序列进行线性变换得到查询(Q)、键(K)和值(V)三个向量,然后计算注意力权重,最后将注意力权重与值向量进行加权求和得到输出。
Cross attention是指在两个不同的序列之间进行交互计算注意力权重。具体实现上,通过将输入序列进行线性变换得到查询(Q)、键(K)和值(V)三个向量,其中一个序列作为查询序列,另一个序列作为键值序列,然后计算注意力权重,最后将注意力权重与值向量进行加权求和得到输出。
总结起来,self attention是在一个序列内部进行交互计算注意力权重,而cross attention是在两个不同的序列之间进行交互计算注意力权重。
相关问题
cross-attention和 self-attention区别
Cross-attention和self-attention是在Transformer模型中使用的两种注意力机制。它们的区别在于所关注的对象不同。
Self-attention是指模型对输入序列中的每个位置都计算一个权重,用这些权重对所有位置进行加权求和,以获取每个位置在序列中的重要性。在self-attention中,每个位置都可以同时关注到序列中的其他位置,因此可以捕捉到全局的依赖关系。
而cross-attention是指模型在进行注意力计算时,除了考虑输入序列内部的依赖关系,还考虑了与之相关的另一个输入序列。通常在机器翻译任务中,编码器会对源语言序列进行self-attention计算,而解码器在生成目标语言序列时,则需要同时考虑源语言序列的信息,这就需要使用cross-attention来关注源语言序列中与目标位置相关的信息。Cross-attention允许模型根据目标位置的需求来选择源语言序列中的相关部分进行注意力计算,从而更好地捕捉跨序列的依赖关系。
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]
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