多头跨模态注意力机制

多头跨模态注意力机制是指在多模态处理中使用的一种注意力机制，它可以捕捉和整合不同模态之间的相关信息。在模块设计中，首先将不同模态的表示纳入自注意力模块，以捕捉每个模态内部的互动。然后将输出状态输入交叉注意力模块，以捕捉不同模态之间的互动。在这个机制中，使用了多头自注意力操作（ATTself）来处理同一模态内部的信息，使用了跨模态多头注意力（ATTcross）来处理不同模态之间的信息。具体来说，跨模态多头注意力会使用一个模态的Q（查询）矩阵和另一个模态的K（键）和V（值）矩阵进行注意力计算。这种跨模态注意力机制可以帮助模型更好地理解和整合多种模态的信息，从而提高多模态任务的性能。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [研读Joint Multi-modal Aspect-Sentiment Analysis with Auxiliary Cross-modal](https://blog.csdn.net/weixin_42776344/article/details/127867468)[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^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [论文浅尝 - EMNLP2020 | 跨媒体关键词预测: 多模态多头注意力和图像文本的统一框架...](https://blog.csdn.net/TgqDT3gGaMdkHasLZv/article/details/111713643)[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^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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