self attention和cross attention

时间: 2023-08-24 09:05:44 浏览: 26
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] [ .reference_list ]

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Attention_self attention_multi head attention

该文档主要介绍了attention及其变种self attention 、multi-attention以及一些相关的paper
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Self-Attention与Transformer

1.由来 在Transformer之前，做翻译的时候，一般用基于RNN的...输入的x1,x2x_{1},x_{2}x1​,x2​，共同经过Self-attention机制后，在Self-attention中实现了信息的交互，分别得到了z1,z2z_{1},z_{2}z1​,z2​，将z1,z2
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Self-Attention-Keras：自我关注与文本分类

自关注与文本分类 本仓库基于自关注机制实现文本分类。...$ python imdb_attention.py 比较结果 算法 训练时间（每纪元） Val准确率 Val损失 所需Epoch数 LSTM 116秒 0.8339 0.3815 2 双向LSTM

self-和cross-attention

Self-Attention和Cross-Attention都是注意力机制，用于处理序列内部和跨序列的关系。其中，Self-Attention是Encoder中的信息自己对自己做attention，用于处理自己这一句话内容之间的关系。比如在句子"The cat wants to cross the street, but it is too tired."中，Self-Attention可以帮助模型理解"it"指代的是"cat"。而Cross-Attention则是两端的注意力机制，将两个相同维度的嵌入序列不对称地组合在一起，其中一个序列用作查询Q输入，而另一个序列用作键K和值V输入，用于处理跨序列的关系。例如，在机器翻译中，Cross-Attention可以帮助模型将源语言和目标语言之间的关系进行对齐。

解释一下self-attention和cross-attention

self-attention和cross-attention都是在自然语言处理和计算机视觉中使用的一种注意力机制。 Self-attention是指在一个序列中，每个元素都可以和其他元素产生关联，然后根据这些关联计算出每个元素的权重，用于后续的处理。在自然语言处理中，self-attention可以被用于计算一个句子中每个单词的相关性，从而提取出关键词和句子的重要性，用于文本分类、翻译和生成等任务。 Cross-attention是指在两个不同的序列之间，通过计算它们之间的相关性来确定每个序列中的元素的重要性。在自然语言处理中，cross-attention可以被用于将一个句子翻译成另一个语言的句子，或者将一个问题和一个文本段落关联起来，进行问答等任务。在计算机视觉中，cross-attention可以用于将图像中的一个区域和一个文本描述关联起来，进行图像描述生成等任务。

self-attention和cross-attention的区别是？

Self-attention和cross-attention都是注意力机制的变体，用于对序列中的不同位置或不同序列之间的信息进行加权处理。 Self-attention是指对于一个序列中的每个元素，都计算其与序列中其他元素的相似度，然后根据相似度进行加权求和，得到该元素的表示。这个过程只涉及一个序列内部的元素之间的计算，不涉及不同序列之间的计算，因此称为self-attention。 Cross-attention是指对于两个不同的序列，计算它们之间的相似度，并根据相似度进行加权求和，得到每个序列中的元素的表示。这个过程涉及两个序列之间的元素计算和交互，因此称为cross-attention。 简而言之，self-attention是对一个序列中的元素进行注意力计算，cross-attention则是将两个序列中的元素进行交互和注意力计算。

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。

selfattention，crossattention

Self Attention和Cross Attention是在自然语言处理领域中常用的注意力机制方法。Self Attention是指在一个序列中，每个元素通过计算与其他元素的关联度得到一个权重向量，用于表征该元素的上下文信息。它可以用于对多车交互进行建模，将每个车辆结点看作一个单词，计算节点之间的关联度，提取出目标车辆的特征信息。因此，Self Attention也可以称为Global Graph Attention。同时，Self Attention也可以用于对车辆轨迹进行建模，提取时序上的信息，并进行预测任务。 Cross Attention是指通过引入另一个序列，计算两个序列之间的关联度，得到一个权重向量，用于表征第一个序列中每个元素与第二个序列的上下文信息。在代码实现中，可以通过调用CrossAttention函数来进行计算。 总结来说，Self Attention和Cross Attention是用于计算序列中元素之间关联度的方法，可以应用于多车交互建模和车辆轨迹分析等任务。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]

展示一下self-attention和cross-attention的代码片段

下面是一个简单的self-attention代码片段，用于对输入序列进行自注意力计算： class SelfAttention(nn.Module): def __init__(self, input_dim, hidden_dim): super(SelfAttention, self).__init__() self.query_linear = nn.Linear(input_dim, hidden_dim) self.key_linear = nn.Linear(input_dim, hidden_dim) self.value_linear = nn.Linear(input_dim, hidden_dim) def forward(self, x): # 计算query、key、value向量 query = self.query_linear(x) key = self.key_linear(x) value = self.value_linear(x) # 计算注意力分数 scores = torch.matmul(query, key.transpose(-2, -1)) scores = scores / math.sqrt(query.size(-1)) # 计算注意力权重 attention_weights = nn.functional.softmax(scores, dim=-1) # 计算加权和 weighted_values = torch.matmul(attention_weights, value) output = weighted_values.sum(dim=-2) return output 下面是一个简单的cross-attention代码片段，用于计算query序列和key-value序列之间的跨注意力： class CrossAttention(nn.Module): def __init__(self, query_dim, key_dim, value_dim, hidden_dim): super(CrossAttention, self).__init__() self.query_linear = nn.Linear(query_dim, hidden_dim) self.key_linear = nn.Linear(key_dim, hidden_dim) self.value_linear = nn.Linear(value_dim, hidden_dim) def forward(self, query, key, value): # 计算query、key、value向量 query = self.query_linear(query) key = self.key_linear(key) value = self.value_linear(value) # 计算注意力分数 scores = torch.matmul(query, key.transpose(-2, -1)) scores = scores / math.sqrt(query.size(-1)) # 计算注意力权重 attention_weights = nn.functional.softmax(scores, dim=-1) # 计算加权和 weighted_values = torch.matmul(attention_weights, value) output = weighted_values.sum(dim=-2) return output

keras self attention实例

以下是使用 Keras 实现 self-attention 的示例代码： python from keras.models import Model from keras.layers import Input, Dense, Dropout, Embedding, LSTM, Bidirectional, TimeDistributed from keras_self_attention import SeqSelfAttention input_layer = Input(shape=(MAX_SEQUENCE_LENGTH,)) embedding_layer = Embedding(input_dim=VOCAB_SIZE, output_dim=EMBEDDING_DIM)(input_layer) lstm_layer = Bidirectional(LSTM(units=LSTM_UNITS, return_sequences=True))(embedding_layer) attention_layer = SeqSelfAttention(attention_activation='sigmoid')(lstm_layer) output_layer = TimeDistributed(Dense(units=NUM_CLASSES, activation='softmax'))(attention_layer) model = Model(inputs=input_layer, outputs=output_layer) model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) 这个模型使用了 LSTM 来进行序列处理，然后使用了 SeqSelfAttention 层来实现 self-attention。其中，attention_activation 参数指定了激活函数，这里使用了 sigmoid。最后的输出层使用了 TimeDistributed 层，用于在序列上对每个时间步进行分类。

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。在自注意力机制中，输入序列中的每个位置都会与其他位置进行交互，以获得位置间的相关性。而在交叉注意力中，我们有两个不同的输入序列，通常被称为"查询"和"键值"。查询序列用于指定我们要关注的内容，而键值序列包含我们要进行关注的内容。 在交叉注意力机制中，我们首先计算查询和键之间的相似度得分，这可以通过计算点积、加权点积等方法来实现。然后，通过对得分进行归一化处理（如应用softmax函数），我们可以获得注意力权重，用于加权求和键值序列中的各个位置。最后，将注意力权重与值序列进行加权求和，得到最终的输出。 通过使用交叉注意力，我们可以将不同输入序列之间的相关性融入到注意力机制中，从而更好地捕捉它们之间的语义关系。这对于诸如机器翻译、问答系统等任务非常有用，其中需要联合建模多个输入序列之间的依赖关系。

cross aTTENTION

Cross-attention is a mechanism used in neural networks, particularly in the context of transformers, to incorporate information from different parts of a sequence. In a transformer model, cross-attention allows the model to attend to different positions of the input sequence when calculating the output at each position. This is in contrast to self-attention, where the model attends to different positions of the same sequence. Cross-attention is useful in tasks such as machine translation, where the model needs to attend to different parts of the source and target sentences to generate the correct translation.

cross_attention

跨注意力机制（cross-attention）是指在自注意力机制（self-attention）的基础上，引入了对不同位置的信息交互和关联的操作。在自注意力机制中，输入序列中的每个位置都可以与其他位置进行交互，但是在某些任务中，需要对两个不同的输入序列进行交互，这时就需要使用跨注意力机制。 在跨注意力机制中，有两个输入序列，分别称为"query"和"key-value"。"query"序列通常是需要进行关注和提取信息的序列，而"key-value"序列则是被关注和提取信息的对象。通过计算"query"和"key-value"之间的注意力分数，可以得到一个加权的"key-value"表示，用于进一步处理。 跨注意力机制常用于机器翻译、语义理解、问答等任务中，可以帮助模型更好地理解两个输入序列之间的关联性。

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。

cross attention代码演示

当然，我可以为您提供一个简单的代码演示。以下是一个用PyTorch实现的跨注意力（cross-attention）示例： python import torch import torch.nn as nn class CrossAttention(nn.Module): def __init__(self, input_dim): super(CrossAttention, self).__init__() self.input_dim = input_dim self.query = nn.Linear(input_dim, input_dim) self.key = nn.Linear(input_dim, input_dim) self.value = nn.Linear(input_dim, input_dim) def forward(self, input1, input2): query = self.query(input1) key = self.key(input2) value = self.value(input2) scores = torch.matmul(query, key.transpose(-2, -1)) attention_weights = torch.softmax(scores, dim=-1) output = torch.matmul(attention_weights, value) return output # 创建输入数据 input1 = torch.randn(10, 20, 32) # 输入1维度：[batch_size, seq_len1, emb_dim] input2 = torch.randn(10, 30, 32) # 输入2维度：[batch_size, seq_len2, emb_dim] # 创建跨注意力模型 cross_attention = CrossAttention(input_dim=32) # 前向传播 output = cross_attention(input1, input2) print("输出维度:", output.shape) 在这个示例中，我们定义了一个名为CrossAttention的模型类。该模型接受两个输入input1和input2，并将它们映射到低维空间后进行注意力计算。最后，输出是经过注意力权重加权后的input2。 请注意，此示例代码是一个简单的跨注意力实现，仅用于演示目的。实际上，跨注意力机制可以有更多的细节和变体，具体取决于您的应用需求。

cross-attention架构

cross-attention架构是一种在自然语言处理领域中常用的注意力机制，它在Transformer模型中被广泛应用。在传统的self-attention机制中，每个注意力头只关注输入序列内部的信息，而在cross-attention中，每个头可以同时关注输入序列内部和另一个序列的信息。 在使用cross-attention时，通常有两个输入序列，分别是问题序列和答案序列。在编码器中，每个注意力头都可以关注问题序列和答案序列的不同部分，从而捕捉到语义上的相关性。这种架构可以帮助模型更好地理解问题和答案之间的联系，提高对答案的准确性。

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。 123 #### 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%"] [ .reference_list ]

什么是cross attention

Cross Attention（交叉注意力）是在Transformer模型中使用的一种注意力机制。在Transformer中，它有两个注意力机制，一个是Self Attention（自注意力），用于在序列中寻找与当前位置相关的其他位置，另一个是Cross Attention，用于在两个不同的序列之间建立联系。在Cross Attention中，查询和键值来自不同的序列，通过计算它们之间的相似度，来产生一个对值序列的加权表示。这种机制在机器翻译任务中被广泛使用，例如将源语言序列中的每个单词与目标语言序列中的每个单词对齐，以便更好地进行翻译。

点之间的cross attention

Cross attention是指在Transformer模型中的一种注意力机制，它将两个不同的嵌入序列不对称地组合在一起。在这种机制中，其中一个序列被用作查询(Q)输入，而另一个序列被用作键(K)和值(V)输入。通过计算查询序列与键序列之间的相似度，然后使用相似度加权求和得到输出结果。这种机制使得模型能够关注到两个序列之间的交互信息，从而更好地理解序列之间的关系和上下文。 引用中提到的Cross-Attention机制是Transformer模型中的一种应用，它将输入序列分为编码器和解码器两部分。在解码器的每一步中，解码器的当前位置会与编码器的所有位置进行Cross-Attention。这样，解码器可以根据编码器中的信息来生成更准确的输出。这个过程会在解码器的每一步都重复执行，从而实现全局的交互信息传递。 在Cross-Attention中，点之间的关系是通过计算查询序列与键序列的相似度来确定的。这个相似度可以用来判断查询序列中的每个点与键序列中的哪些点最相关。然后，根据相似度的权重对值序列进行加权求和，得到最终的输出结果。通过这种方式，模型可以在不同序列之间实现信息的交互，从而更好地理解点之间的关系。123 #### 引用[.reference_title] - *1* [图解cross attention](https://blog.csdn.net/u010087338/article/details/128622886)[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: 33.333333333333336%"] - *2* [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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] - *3* [【人工智能学习】【十六】Self Attention和Transformer](https://download.csdn.net/download/weixin_38702844/14034801)[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: 33.333333333333336%"] [ .reference_list ]

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