cross aTTENTION

Cross attention is a type of attention mechanism used in neural networks for natural language processing tasks such as machine translation, sentiment analysis, and question answering. It involves computing the attention weights between two different sets of input sequences, typically encoded as embeddings or representations. In machine translation, for example, cross attention is used to align the source and target language sequences, allowing the model to focus on the most relevant parts of each sequence during decoding.

相关问题

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详解

Cross attention是一种注意力机制，用于在两个不同的输入序列之间建立联系。它是Transformer模型中用于计算编码器和解码器之间交互的关键部分。

在Transformer模型中，编码器和解码器都由多层自注意力层组成。在自注意力中，每个输入序列中的每个位置都会被赋予一个权重，该权重表示该位置与其他位置的相关性。这些权重由一个注意力函数计算得出。

Cross attention则是将另一个输入序列引入注意力计算中。具体来说，对于解码器中的每个位置，Cross attention会计算该位置与编码器中所有位置之间的相关性，并根据这些相关性为每个编码器位置分配一个权重。这些权重被用于计算加权和，以便为解码器提供编码器状态的信息。

总之，Cross attention可以帮助解码器利用编码器的信息来更好地生成输出序列。在自然语言处理任务中，Cross attention被广泛应用于机器翻译，文本摘要和对话生成等任务中。