cross attention交叉熵注意力机制

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#自然语言处理 #深度学习 #人工智能

        交叉注意力(Cross-Attention)则是在两个不同序列上计算注意力，用于处理两个序列之间的语义关系。在两个不同的输入序列之间计算关联度和加权求和的机制。具体来说，给定两个输入序列，cross attention机制将一个序列中的每个元素与另一个序列中的所有元素计算关联度，并根据关联度对两个序列中的每个元素进行加权求和。这样的机制使模型能够建立不同序列之间的关联关系，并将两个序列的信息融合起来。例如，在翻译任务中，需要将源语言句子和目标语言句子进行对齐，就需要使用交叉注意力来计算两个句子之间的注意力权重。

        交叉注意力机制是一种特殊形式的多头注意力，它将输入张量拆分成两个部分 X1\epsilon R^{n*d1}  和 X2\epsilon R^{n*d2}，然后将其中一个部分作为查询集合，另一个部分作为键值集合。它的输出是一个大小为n*d2 的张量，对于每个行向量，都给出了它对于所有行向量的注意力权重。

令Q=X_{1} W^{Q} 和 

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Stable Diffusion初步见解（四）：交叉注意力机制
m0_75253143的博客
11-26 4129
是 Stable Diffusion 模型中一个关键的技术组件，它使得模型能够有效地将融入到过程中。通过交叉注意力机制，Stable Diffusion 能够根据用户提供的文本提示生成符合描述的图像。
知识追踪实战：lstm+ Multi-head Attention注意力机制的学生做题成绩预测实战
08-11 2131
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【深度学习】Cross-Attention（交叉注意力）机制详解与应用
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03-24 1万+
Cross-Attention（交叉注意力）是一种特殊的注意力机制，用于处理两个不同序列或模态之间的关系。与Self-Attention（自注意力）不同，Cross-Attention允许一个序列（查询序列）通过注意力机制来关注另一个序列（键值序列）中的信息。简单来说，Cross-Attention回答的问题是：“在序列A的每个位置，我应该关注序列B中的哪些部分？
交叉注意力机制CrossAttention
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喜欢分享工作中遇到的Bug和技术
08-15 8万+
Cross-Attention is All You Need: Adapting Pretrained Transformers for Machine Translation、Cross-Attention is All You Need: Adapting Pretrained Transformers for Machine Translation、CrossAttention的计算过程、Encoder-Decoder架构中CrossAttention的输入要求略有不同
Cross Attention详解
最新发布
winboyer的博客
11-14 221
（或者数据来源）之间建立关注关系。其核心在于：一个序列特征（Query）关注另一个序列序列（Key和Value），实现信息的融合。cross-attention工作机制的核心公式与self-attention一致。是 Key 的维度），然后用 Softmax 归一化，得到注意力权重。Cross-attention的输入来自两个不同的序列，但两个序列。Cross Attention是一种交叉注意力机制， 它让。self-attention则是一个。2.2 对分数进行缩放（
深入理解跨注意力机制（Cross-Attention）
m0_72410588的博客
07-11 2万+
跨注意力机制是一种扩展自注意力机制的技术。自注意力机制主要用于捕捉输入序列中不同位置的关联性，而跨注意力机制则通过引入额外的输入序列来融合两个不同来源的信息，以实现更准确的建模。
【AI知识点】交叉注意力机制（Cross-Attention Mechanism）
AI完全体
10-03 2万+
交叉注意力机制（Cross-Attention Mechanism） 是一种在深度学习中广泛使用的技术，尤其在序列到序列（sequence-to-sequence）模型和Transformer 模型中被大量应用。它主要用于不同输入之间的信息交互，使模型能够有效地将来自不同来源的上下文进行对齐和关注，从而帮助模型更好地捕捉两个输入之间的相关性。
自注意力与交叉注意力的PyTorch 简单实现
XavierJ的博客
04-02 1481
注意力机制允许模型在处理输入序列时自动聚焦于最相关的部分，从而增强建模能力。以 Transformer 为例，它通过注意力机制建立了序列中不同位置之间的信息关联。模块Query 来自Key/Value 来自典型应用当前输入当前输入BERT、GPT、自注意图像建模当前输入外部上下文编解码结构、跨模态、条件生成。
第十周机器学习笔记：self-attention（注意力机制）、Pytorch学习——损失函数代码实战、反向传播算法代码实战
Zcymatics的博客
08-31 1795
这一周作者主要对注意力机制进行了学习，其中了解了引入注意力机制的原因、注意力机制的使用场景以及注意力机制的原理，此外在pytorch的学习中，作者对三种计算损失函数的方式，比如，绝对平均值误差、均方误差、交叉熵损失进行了代码实战学习。
yolov7添加CA(Coordinate attention)注意力机制
qq_53545309的博客
08-25 2358
【代码】yolov7添加CA(Coordinate attention)注意力机制。
什么是cross attention(交叉注意力机制)
weixin_51302377的博客
02-14 2761
它主要涉及到两个不同的输入序列之间的注意力计算，通过计算一个序列中的元素对另一个序列中元素的关注度来获取更有价值的信息表示。当生成目标语言句子中的一个单词时，通过交叉注意力，模型可以根据源语言句子中各个单词与当前要生成单词的相关性，来决定从源语言句子的哪些部分获取更多信息。首先，我们会通过线性变换等操作将序列 A 和序列 B的元素分别映射到一个查询（Query）空间、键（Key）空间和值（Value）空间。在交叉注意力中，对于序列 A 中的每个元素，我们会计算它与序列。，对于序列 B 的元素。
交叉注意力机制
qq_34425255的博客
03-21 2296
饶天荣, 潘涛, 徐会军. 基于交叉注意力机制的煤矿井下不安全行为识别[J]. 工矿自动化, 2022, 48(10): 48-54. RAO T Y, PAN T, XU H J. Unsafe action recognition in underground coal mine based on cross- attention mechanism[J]. Journal of Mine Automation, 2022, 48(10): 48-54.该模型主要包括特征提取模块和交叉注意力模块。
【深度学习】什么是交叉注意力机制？
q742971636的博客
07-03 6776
输入序列：自注意力机制在同一个输入序列内建立注意力，交叉注意力机制在不同的输入序列间建立注意力。应用场景：自注意力机制多用于单一模态的任务（如纯文本任务），交叉注意力机制多用于多模态任务（如图像和文本的结合）。计算过程：自注意力机制的查询、键和值都来自同一个输入序列，而交叉注意力机制的查询来自一个输入序列，键和值来自另一个输入序列。
人工智能|深度学习——多模态条件机制 Cross Attention 原理及实现
也许有一天我们再相逢 睁开眼睛看清楚 我才是英雄！
04-25 2万+
虽然之前写过 Attention 的文章，但现在回头看之前写的一些文章，感觉都好啰嗦，正好下一篇要写的 Stable Diffusion 中有 cross-attention，索性就再单拎出来简单说一下 Attention 吧，那么这篇文章的作用有两个：第一是为 Stable Diffusion 做补充，第二是为后续的 Vision Transformer 和 Swin Transformer 做铺垫。
【深度学习中的注意力机制10】11种主流注意力机制112个创新研究paper+代码——交叉注意力（Cross-Attention）
985小水博的摸鱼日常
10-25 4560
【深度学习中的注意力机制10】11种主流注意力机制112个创新研究paper+代码——交叉注意力（Cross-Attention）
【Transformer】cross attention 交叉注意力机制
m0_51579041的博客
05-03 5973
【Transformer】cross attention 交叉注意力机制
CrossAttention KBQA
qq_42791848的博客
01-21 9475
《An End-to-End Model for Question Answering over Knowledge Base with Cross-Attention Combining Global Knowledge》论文笔记 这篇文章于2017年发表在ACL上，个人认为是在MCCNNs这个模型的基础上所作的增量式的工作，两者结构非常相似。 Overview 本文的任务依然是给定一个问题，模型根据知识库生成一组答案。这篇文章也是属于IR-based的范畴，根据主题词从知识库中提取出topic grap
扩散模型中的交叉注意力机制
weixin_46635816的博客
03-06 6824
交叉注意力机制（**Cross-Attention**）是扩散模型（如 **Stable Diffusion**）中将 文本信息（Prompt） 与 图像生成过程结合的重要技术。它的作用是使用文本编码器的输出（语义表示）来引导扩散模型的 U-Net 结构生成符合文本描述的图像。
推荐系统遇上深度学习(一二七)-[谷歌]用于点击率预估消偏的交叉位置注意力机制...
abcdefg90876的博客
12-25 1137
今天给大家分享的是谷歌发表的一篇用于点击率预估中消除位置偏差的论文，除考虑位置本身的影响外，还考虑了相邻位置及展示的item的交叉影响，一起来看一下。1、背景在点击率预估问题中，位置偏置是...
visionmamba添加注意力机制模块
08-26
在 Vision Mamba 模型中添加注意力机制模块需要理解 Mamba 模型的基本结构，并在其基础上集成注意力机制。Vision Mamba 通常基于状态空间模型（SSM）来处理视觉任务，而注意力机制（如 Transformer 中的自注意力）可以增强模型对关键区域的关注能力。 以下是一种可能的实现方法： ### 设计思路 1. **理解 Vision Mamba 的结构**：Vision Mamba 通常将图像分割为块（patch），然后通过状态空间模型处理这些块。其核心是 Mamba 的选择性状态空间机制，用于建模长序列。 2. **注意力机制的引入位置**：可以在 Vision Mamba 的编码器部分或解码器部分插入注意力机制模块。常见的做法是在特征提取的不同阶段插入注意力模块，以增强特征表达。 3. **注意力机制的类型**：可以选择全局自注意力（Global Self-Attention）、交叉注意力（Cross-Attention）或局部注意力（Local Attention），具体取决于任务需求和计算资源。 ### 实现代码示例 下面是一个简化的代码示例，展示如何在 Vision Mamba 的编码器中插入一个自注意力模块： ```python import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class SelfAttention(nn.Module): def __init__(self, embed_dim, num_heads): super(SelfAttention, self).__init__() self.attention = nn.MultiheadAttention(embed_dim, num_heads) self.norm = nn.LayerNorm(embed_dim) def forward(self, x): # x shape: (seq_len, batch_size, embed_dim) x = self.norm(x) attn_output, _ = self.attention(x, x, x) return x + attn_output # 残差连接 class VisionMambaWithAttention(nn.Module): def __init__(self, base_model, embed_dim, num_heads): super(VisionMambaWithAttention, self).__init__() self.base_model = base_model # 假设 base_model 是 Vision Mamba 的原始模型 self.attention = SelfAttention(embed_dim, num_heads) def forward(self, x): # 前向传播通过 Vision Mamba features = self.base_model(x) # 假设返回的是特征表示 # 添加注意力机制 attended_features = self.attention(features) return attended_features ``` ### 模型训练与调优 1. **初始化模型**：使用预训练的 Vision Mamba 模型作为基础模型，并在其上添加注意力模块。 2. **冻结与微调**：可以选择冻结 Vision Mamba 的部分层，仅训练注意力模块，或者对整个模型进行端到端微调。 3. **损失函数与优化器**：根据具体任务选择适当的损失函数（如交叉熵损失）和优化器（如 AdamW）。 4. **训练技巧**：可以使用学习率调度器、数据增强、早停等策略来提升模型性能。 ### 注意事项 - **输入格式**：确保注意力模块的输入格式与 Vision Mamba 的输出格式匹配。 - **计算资源**：注意力机制会增加计算复杂度，建议根据硬件资源调整注意力头的数量和特征维度。 通过上述方法，可以在 Vision Mamba 模型中成功集成注意力机制模块，从而提升模型对视觉任务的处理能力[^1]。 ---
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