cross attention transformer

交叉注意力变换器（Cross-Attention Transformer）是一种变换器模型的扩展，用于在自然语言处理任务中处理跨序列的关系。在传统的自注意力变换器（Self-Attention Transformer）中，每个序列中的位置只与该序列内的其他位置相关，而交叉注意力变换器允许不同序列之间的交互。

在交叉注意力变换器中，有两个输入序列A和B。对于输入序列A中的每个位置，模型会通过计算其与序列B中每个位置的注意力分数来获取跨序列的信息。这样，模型可以根据输入序列B中的相关信息对输入序列A进行编码，并将这些信息融合到后续的计算中。

交叉注意力变换器在机器翻译、文本对齐和问答等任务中得到了广泛应用。它可以帮助模型捕捉输入序列之间的语义和语法关系，从而提高模型在复杂任务上的性能。

相关问题

cross-attention Transformer

Cross-Attention指的是Transformer架构中的一种注意力机制，它用于混合两个不同嵌入序列的注意力。这两个序列必须具有相同的维度，并且可以是不同的模式形态，比如文本、声音、图像等。在Cross-Attention中，一个序列作为输入的Q，定义了输出的序列长度，而另一个序列提供输入的K和V。 Cross-Attention与Self-Attention不同之处在于，Cross-Attention的输入来自不同的序列，而Self-Attention的输入来自同一个序列。但除此之外，它们的基本原理是一致的。在Transformer中，Cross-Attention通常是指编码器和解码器之间的交叉注意力层。在这一层中，解码器会对编码器的输出进行注意力调整，以获得与当前解码位置相关的编码器信息。具体的计算过程包括：编码器输入（通常是来自编码器的输出）和解码器输入（已生成的部分序列）被分别表示为enc_inputs和dec_inputs。解码器的每个位置会生成一个查询向量（query），用来在编码器的所有位置进行注意力权重计算。编码器的所有位置会生成一组键向量（keys）和值向量（values）。通过对查询向量和键向量进行点积操作，并通过softmax函数获得注意力权重。注意力权重与值向量相乘，并对结果进行求和，得到编码器调整的输出。这样，Cross-Attention机制帮助解码器能够有效地建模当前生成位置的上下文信息。 <span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [【科研】浅学Cross-attention？](https://blog.csdn.net/MengYa_Dream/article/details/126688503)[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: 50%"]
- *3* [交叉注意力机制CrossAttention](https://blog.csdn.net/m0_63097763/article/details/132293568)[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: 50%"]
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cross attention详解

Cross attention是一种注意力机制，用于在两个不同的输入序列之间建立联系。它是Transformer模型中用于计算编码器和解码器之间交互的关键部分。

在Transformer模型中，编码器和解码器都由多层自注意力层组成。在自注意力中，每个输入序列中的每个位置都会被赋予一个权重，该权重表示该位置与其他位置的相关性。这些权重由一个注意力函数计算得出。

Cross attention则是将另一个输入序列引入注意力计算中。具体来说，对于解码器中的每个位置，Cross attention会计算该位置与编码器中所有位置之间的相关性，并根据这些相关性为每个编码器位置分配一个权重。这些权重被用于计算加权和，以便为解码器提供编码器状态的信息。

总之，Cross attention可以帮助解码器利用编码器的信息来更好地生成输出序列。在自然语言处理任务中，Cross attention被广泛应用于机器翻译，文本摘要和对话生成等任务中。