cross attention例子
时间: 2023-09-27 21:06:18 浏览: 75
假设我们有两个句子A和B:
A: The cat sat on the mat.
B: The dog chased the cat around the garden.
现在我们想要计算句子A中每个单词对句子B中每个单词的重要性,以便于理解这两个句子之间的关系。
我们可以使用cross attention来实现这个目的。具体地,我们可以将句子A和句子B分别表示为两个矩阵,其中每一行是一个词的向量表示。然后,我们可以使用一个矩阵乘法操作将句子A的矩阵与句子B的矩阵相乘,从而得到一个新的矩阵,其中每个元素都代表了句子A中一个词与句子B中一个词的相关性。
接下来,我们可以将这个新的矩阵传递给一个softmax函数,从而将每个元素转化为一个0到1之间的值。这个值代表了句子A中一个词对句子B中所有词的重要性。然后,我们可以使用这些值来加权句子B中每个词的向量表示,从而得到一个新的向量表示,这个向量表示将所有句子A中的词对句子B中的所有词的重要性考虑在内。
这个新的向量表示可以被用作句子A和句子B之间的交互表示,从而帮助我们更好地理解这两个句子之间的关系。
相关问题
cross+attention
Cross-attention是Transformer中的一种注意力机制,用于处理输入序列之间的交互。在Cross-attention中,查询(Q)和键(K)来自不同的输入序列,而值(V)仍然来自同一序列。Cross-attention的计算方式为:$Attention(Q,K,V)=softmax(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}})V$,其中$d_k$是键向量的维度。Cross-attention可以用于多模态任务,如图像字幕生成和视频描述生成等。
以下是一个使用PyTorch实现的Cross-attention的例子:
```python
import torch
import torch.nn as nn
class CrossAttention(nn.Module):
def __init__(self, query_dim, key_dim, value_dim):
super(CrossAttention, self).__init__()
self.query_dim = query_dim
self.key_dim = key_dim
self.value_dim = value_dim
self.query_linear = nn.Linear(query_dim, key_dim)
self.key_linear = nn.Linear(key_dim, query_dim)
self.value_linear = nn.Linear(value_dim, query_dim)
def forward(self, query, key, value):
Q = self.query_linear(query)
K = self.key_linear(key)
V = self.value_linear(value)
attention_weights = torch.matmul(Q, K.transpose(-2, -1)) / torch.sqrt(torch.tensor(self.key_dim).float())
attention_weights = torch.softmax(attention_weights, dim=-1)
output = torch.matmul(attention_weights, V)
return output
```
keras attention 例子
下面是一个使用 Keras 实现注意力机制的例子:
```python
from keras.layers import Input, Dense, LSTM, Dropout, Embedding, Lambda, Dot, Activation
from keras.models import Model
import keras.backend as K
# 定义注意力机制函数
def attention(inputs):
# inputs[0] 是 encoder_outputs,shape 为 (batch_size, time_steps, hidden_size)
# inputs[1] 是 decoder_outputs,shape 为 (batch_size, hidden_size)
encoder_outputs, decoder_outputs = inputs
# 使用一个全连接层将 decoder_outputs 转换为 hidden_size 的向量
decoder_outputs = Dense(units=hidden_size, activation='tanh')(decoder_outputs)
# 计算注意力分数,shape 为 (batch_size, time_steps)
attention_scores = Dot(axes=[2, 1])([encoder_outputs, decoder_outputs])
# 计算注意力权重,shape 为 (batch_size, time_steps)
attention_weights = Activation('softmax')(attention_scores)
# 计算加权和,shape 为 (batch_size, hidden_size)
context_vector = Dot(axes=[1, 1])([attention_weights, encoder_outputs])
return context_vector
# 定义模型参数
vocab_size = 10000
embedding_size = 128
hidden_size = 256
input_length = 100
# 定义编码器
encoder_input = Input(shape=(input_length,))
encoder_embedding = Embedding(input_dim=vocab_size, output_dim=embedding_size)(encoder_input)
encoder_lstm = LSTM(units=hidden_size, return_sequences=True, return_state=True)
encoder_outputs, state_h, state_c = encoder_lstm(encoder_embedding)
encoder_states = [state_h, state_c]
# 定义解码器
decoder_input = Input(shape=(input_length,))
decoder_embedding = Embedding(input_dim=vocab_size, output_dim=embedding_size)(decoder_input)
decoder_lstm = LSTM(units=hidden_size, return_sequences=True, return_state=True)
decoder_outputs, _, _ = decoder_lstm(decoder_embedding, initial_state=encoder_states)
decoder_attention = Lambda(attention)([encoder_outputs, decoder_outputs])
decoder_concatenate = Concatenate(axis=-1)([decoder_outputs, decoder_attention])
decoder_dense = Dense(units=vocab_size, activation='softmax')
decoder_outputs = decoder_dense(decoder_concatenate)
# 定义模型
model = Model(inputs=[encoder_input, decoder_input], outputs=decoder_outputs)
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy')
```
这个例子中定义了一个名为 `attention` 的函数,它对应了注意力机制的实现。具体地,给定编码器的输出 `encoder_outputs` 和解码器的输出 `decoder_outputs`,它首先将 `decoder_outputs` 通过一个全连接层转换为一个大小为 `hidden_size` 的向量,然后计算注意力分数,即两个向量的点积,再通过 softmax 函数得到注意力权重,最后将编码器的输出和注意力权重相乘得到加权和,作为解码器的新输入。
在模型的编码器部分,我们使用了一个 LSTM 层并返回了它的所有时间步输出和最终状态(即隐藏状态和细胞状态)。在解码器部分,我们同样使用了一个 LSTM 层并返回了它的所有时间步输出和最终状态。然后,我们将编码器的最终状态作为解码器的初始状态,并将解码器的每个时间步输出和注意力向量进行拼接,再通过一个全连接层得到最终的输出。
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