自注意力和交叉注意力
时间: 2024-02-12 13:41:26 浏览: 26
自注意力(Self-Attention)是一种注意力机制,常用于自然语言处理和图像处理领域。它允许模型在处理序列或图像时,根据序列或图像中各个元素之间的关系,自动学习并分配不同的权重给不同的元素。自注意力通过计算每个元素与其他元素之间的相似度,然后将相似度作为权重,对其他元素进行加权求和,从而实现对元素的重要性排序。
交叉注意力(Cross Attention)是一种将不同输入之间的信息进行交互的注意力机制。在自然语言处理任务中,交叉注意力用于将一个输入序列与另一个输入序列进行交互,以获得更丰富的语义信息。在图像处理任务中,交叉注意力用于将一个图像与另一个图像或者一个图像与一个文本进行交互,以实现跨模态的信息传递和融合。
自注意力和交叉注意力可以被看作是注意力机制的两种变体,它们在处理不同类型的输入数据时具有不同的应用场景和效果。自注意力主要用于处理一个输入序列或图像自身的内部关系,而交叉注意力则用于处理不同输入之间的关系。这两种注意力机制在深度学习中广泛应用,并取得了很好的效果。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [【动手深度学习-笔记】注意力机制(四)自注意力、交叉注意力和位置编码](https://blog.csdn.net/qq_41129489/article/details/127362272)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [Attention(注意力机制代码)](https://download.csdn.net/download/zds13257177985/10544175)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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