criss-cross attention的计算公式是

criss-cross attention是一种用于计算机视觉任务中的注意力机制，它可以帮助模型在处理图像时更好地捕捉全局和局部之间的关系。下面是criss-cross attention的计算公式：

给定输入特征图Q（query）和K（key），首先计算它们之间的相似度矩阵S，其中S(i,j)表示Q中的第i个位置与K中的第j个位置的相似度。常用的计算方式是使用点积操作：

S(i,j) = Q(i) * K(j)

然后，对于每个位置i，通过对相似度矩阵S进行行归一化和列归一化，得到行注意力权重α和列注意力权重β：

α(i,j) = S(i,j) / ∑(j=1 to N) S(i,j)
β(i,j) = S(i,j) / ∑(i=1 to M) S(i,j)

其中N表示K的长度，M表示Q的长度。

接下来，通过对输入特征图V（value）进行加权求和，得到输出特征图O：

O(i) = ∑(j=1 to N) (α(i,j) * β(i,j) * V(j))

这样，criss-cross attention就完成了计算过程。

相关问题

criss-cross attention的计算公式

criss-cross attention是一种用于计算机视觉任务中的注意力机制，它可以帮助模型在处理图像时更好地捕捉全局和局部之间的关系。下面是criss-cross attention的计算公式：

给定输入特征图Q（query）、K（key）和V（value），首先计算它们之间的相似度矩阵S：

S = Q * K^T

其中，^T表示矩阵的转置操作。

然后，对于每个位置i，计算其在行方向和列方向上的最大值：

r_i = max(S_i, row)
c_i = max(S_i, column)

其中，S_i, row表示矩阵S第i行的最大值，S_i, column表示矩阵S第i列的最大值。

接下来，使用这些最大值来计算行方向和列方向上的注意力权重分布：

a_i, row = exp(r_i) / sum(exp(r))
a_i, column = exp(c_i) / sum(exp(c))

其中，exp表示指数函数，sum表示求和操作。

最后，使用这些注意力权重分布来加权求和得到最终的输出特征图：

O = a_row * V * a_column^T

其中，*表示矩阵乘法操作，^T表示矩阵的转置操作。

criss-cross attention

criss-cross attention是一种用于自然语言处理任务的注意力机制，它在Transformer模型中被引入。它的主要目的是在编码器和解码器之间建立全局的上下文关联，以便更好地捕捉输入和输出之间的语义关系。

具体来说，criss-cross attention通过引入两个额外的注意力头来实现。一个注意力头用于从编码器的输出中获取解码器的上下文信息，另一个注意力头用于从解码器的输出中获取编码器的上下文信息。这样，编码器和解码器之间的信息可以相互传递和交互，从而提高模型的性能。

在criss-cross attention中，每个注意力头都会计算一个注意力权重矩阵，用于指导信息的传递。这些权重矩阵可以根据输入和输出之间的语义关系来调整信息的重要性。通过将这些注意力权重矩阵与编码器和解码器的输出进行加权求和，可以得到最终的上下文表示。

总结一下，criss-cross attention通过引入额外的注意力头，在编码器和解码器之间建立全局的上下文关联，以便更好地捕捉输入和输出之间的语义关系。