cross attention是什么

时间: 2023-06-02 17:06:41 浏览: 42
Cross Attention是指在Transformer模型中,对于编码器和解码器中的每个位置,计算注意力得分时使用的不仅是该位置自身的信息,还包括另一个模型中的信息。这种注意力机制可以帮助模型更好地捕捉输入与输出之间的相关性。
相关问题

什么是cross attention

Cross Attention指的是在Transformer模型中,通过在不同的输入序列之间进行注意力机制的计算来产生新的输出序列。具体来说,对于一个Transformer模型,它通常包含多个Encoder和一个Decoder。Encoder将输入序列映射到一系列隐藏状态,而Decoder则使用这些隐藏状态和上一个时间步的输出来生成下一个时间步的预测。 在Cross Attention中,Decoder的输入序列来自于前一个时间步的输出,而Encoder的输入序列来自于源语言的句子。Decoder使用注意力机制来计算与Encoder输入序列的“匹配度”,然后根据这些“匹配度”对Encoder的隐藏状态进行加权,得到一个新的向量表示。这个向量表示被用作Decoder的输入,从而产生新的输出序列。 Cross Attention的主要作用是在翻译、文本生成等任务中,帮助模型学习源语言和目标语言之间的语义关系,从而提高模型的翻译/生成能力。

cross Attention

Cross Attention是一种注意力机制,用于在两个不同的序列之间建立关联。它通常用于自然语言处理任务中,如机器翻译和文本摘要。 在机器翻译任务中,Cross Attention可以帮助模型将源语言句子中的每个单词与目标语言句子中的相关单词进行对齐,从而更好地进行翻译。 Cross Attention的计算过程如下: 1. 对于每个目标语言单词,计算其与源语言所有单词的相似度得分。 2. 将相似度得分进行softmax归一化,得到每个源语言单词对当前目标语言单词的注意力权重。 3. 将源语言单词的表示向量按照注意力权重进行加权平均,得到当前目标语言单词的上下文表示。

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