交叉注意力机制中Q、K、V

在交叉注意力机制中，Q、K、V分别代表查询向量（query vector）、键向量（key vector）和值向量（value vector）。

它们在矩阵乘法中被用作矩阵的列向量，其中查询向量Q乘以键向量K的转置，得到一个N×N的矩阵，即注意力矩阵，其中N是序列长度或特征图的大小。该矩阵中的每个元素都表示查询向量Q和对应的键向量K之间的相似度。接下来，将注意力矩阵乘以值向量V，得到一个N×d的矩阵，其中d是值向量的维度。最后，将该矩阵沿着第一维求和，得到输出向量。

通过这种方式，交叉注意力机制可以在输入序列中寻找与查询向量最相关的信息，并将其转换为输出向量。这种机制在自然语言处理、计算机视觉等领域的深度学习任务中被广泛应用。

相关问题

unet加入自注意力机制和交叉注意力机制

### 如何在UNet架构中引入Self-Attention和Cross-Attention

#### 添加 Self-Attention 到 UNet Encoder 部分

为了增强编码器部分捕捉全局上下文的能力，可以在每一层的卷积操作之后加入self-attention模块。具体来说：

1. **定义Self-Attention Layer**
使用线性变换来计算查询（Q）、键（K）以及值（V），接着应用缩放点乘法得到注意力权重矩阵，并将其应用于原始输入特征图。

def self_attention_layer(x, d_model):
    q = Conv2D(d_model, (1, 1), padding='same')(x)
    k = Conv2D(d_model, (1, 1), padding='same')(x)
    v = Conv2D(d_model, (1, 1), padding='same')(x)

    attn_scores = tf.matmul(q, k, transpose_b=True) / np.sqrt(d_model)
    attn_weights = Softmax()(attn_scores)
    
    output = tf.matmul(attn_weights, v)
    return Add()([output, x])

2. **集成到Encoder Blocks**

将上述`self_attention_layer()`函数嵌入至每一个下采样阶段后的残差连接之前[^1]。

#### 在Skip Connection处添加 Cross-Attention

为了让解码路径更好地利用来自不同尺度的信息流，在跳跃链接处实施cross-attention有助于过滤掉不必要的细节并保留重要的结构化特性。这可以通过以下方式完成：

1. **构建Cross-Attention Module**

设计一个接受两个输入张量——即低分辨率特征映射F_LowRes与高分辨率特征映射F_HighRes——作为参数的跨模态关注力组件。该模块负责生成加权组合形式的新表示G_CrossAtten。

class CrossAttentionLayer(Layer):
    def __init__(self, channels):
        super(CrossAttentionLayer, self).__init__()
        
        self.query_conv = Conv2D(channels//8, kernel_size=1)
        self.key_conv = Conv2D(channels//8, kernel_size=1)
        self.value_conv = Conv2D(channels, kernel_size=1)
        self.gamma = Dense(1)

    def call(self, low_res_feat, high_res_feat):
        batch_size, height_low, width_low, chans_low = K.int_shape(low_res_feat)
        _, height_high, width_high, _ = K.int_shape(high_res_feat)

        proj_query = Reshape((height_low * width_low, chans_low))(low_res_feat)
        proj_key = Permute((3, 1, 2))(high_res_feat)
        energy = MatMul()(proj_query, proj_key)
        attention = Activation('softmax')(energy)

        proj_value = Reshape((chans_low, height_high * width_high))(Permute((3, 1, 2))(high_res_feat))
        out = Dot(axes=[2])([attention, proj_value])

        gamma = Lambda(lambda t: t * self.gamma)(out)
        result = Add()([gamma, low_res_feat])
        return result

2. **部署于Decoder Side 的 Skip Connections**

当从前一层传递过来的数据准备同对应的高层次特征相结合时，先经过此定制化的cross-attention处理单元再继续后续的操作流程[^3]。

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transformer交叉注意力机制

transformer模型中的交叉注意力机制是一种用于处理输入序列之间的关联性的机制。它通过将查询序列和键值序列进行注意力计算，从而为每个查询生成一个加权的值。这种机制在机器翻译等任务中非常有用，可以帮助模型捕捉输入序列之间的依赖关系。

下面是一个演示transformer交叉注意力机制的例子：

import torch
import torch.nn as nn

class CrossAttention(nn.Module):
    def __init__(self, d_model):
        super(CrossAttention, self).__init__()
        self.query_linear = nn.Linear(d_model, d_model)
        self.key_linear = nn.Linear(d_model, d_model)
        self.value_linear = nn.Linear(d_model, d_model)
        self.softmax = nn.Softmax(dim=-1)

    def forward(self, query, key, value):
        q = self.query_linear(query)
        k = self.key_linear(key)
        v = self.value_linear(value)

        scores = torch.matmul(q, k.transpose(-2, -1))
        attention_weights = self.softmax(scores)

        output = torch.matmul(attention_weights, v)
        return output

# 创建输入序列
query = torch.randn(1, 10, 512)  # 查询序列
key = torch.randn(1, 20, 512)  # 键序列
value = torch.randn(1, 20, 512)  # 值序列

# 创建交叉注意力层
cross_attention = CrossAttention(512)

# 使用交叉注意力层进行计算
output = cross_attention(query, key, value)
print(output.shape)  # 输出：torch.Size([1, 10, 512])

在这个例子中，我们首先定义了一个CrossAttention类，它包含了查询、键和值的线性变换层，以及一个softmax函数用于计算注意力权重。在forward方法中，我们首先对查询、键和值进行线性变换，然后计算注意力得分，并使用softmax函数将得分转化为注意力权重。最后，我们将注意力权重与值相乘得到输出。