corss attention

交叉注意力（cross attention）是一种在自注意力机制中使用的技术。在自注意力中，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。而交叉注意力则是在两个不同的输入序列之间建立关联，以便在一个序列中的元素上获取另一个序列的上下文信息。

在自然语言处理任务中，交叉注意力通常用于机器翻译或文本摘要等任务，其中一个序列是源语言句子，另一个序列是目标语言句子。通过计算源语言句子中每个词与目标语言句子中每个词的相关性，可以将源语言的上下文信息传递给目标语言。

具体而言，交叉注意力通过使用注意力权重来计算源语言与目标语言之间的关联程度，并将这些权重应用于源语言序列的编码表示，从而生成目标语言序列的上下文感知表示。这样，模型可以更好地理解两个序列之间的语义关系，并进行有针对性的信息抽取和生成。

总结来说，交叉注意力是一种在两个不同输入序列之间建立关联的注意力机制，用于在一个序列中获取另一个序列的上下文信息。它在机器翻译等任务中具有重要的应用价值。

相关问题

cross Attention

Cross Attention是一种注意力机制，用于在两个不同的序列之间建立关联。它通常用于自然语言处理任务中，如机器翻译和文本摘要。

在机器翻译任务中，Cross Attention可以帮助模型将源语言句子中的每个单词与目标语言句子中的相关单词进行对齐，从而更好地进行翻译。

Cross Attention的计算过程如下：
1. 对于每个目标语言单词，计算其与源语言所有单词的相似度得分。
2. 将相似度得分进行softmax归一化，得到每个源语言单词对当前目标语言单词的注意力权重。
3. 将源语言单词的表示向量按照注意力权重进行加权平均，得到当前目标语言单词的上下文表示。

cross aTTENTION

Cross attention is a type of attention mechanism used in neural networks for natural language processing tasks such as machine translation, sentiment analysis, and question answering. It involves computing the attention weights between two different sets of input sequences, typically encoded as embeddings or representations. In machine translation, for example, cross attention is used to align the source and target language sequences, allowing the model to focus on the most relevant parts of each sequence during decoding.