self-attention和cross-attention

最新推荐文章于 2025-03-24 20:31:14 发布
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分类专栏： 图像分类 多模态大语言模型 文章标签： 人工智能 深度学习
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Self-Attention通过线性变换计算Q、K、V，用于在同一序列内部建模元素间的关系。Cross-Attention则涉及不同序列或模态之间的注意力，其中Q来自一个序列，K和V来自另一个序列。这种机制在Transformer和Perceiver IO等模型中被广泛应用，尤其在跨模态任务中，如图像与文本的融合处理。

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【Transformer】cross attention 交叉注意力机制
m0_51579041的博客
05-03 5295
【Transformer】cross attention 交叉注意力机制
层层剖析，让你彻底搞懂Self-Attention、MultiHead-Attention和Masked-Attention的机制和原理
iioSnail的博客
02-10 2万+
本文内容 本文基于李宏毅老师对 Self-Attention 的讲解，进行理解和补充，并结合Pytorch代码，最终目的是使得自己和各位读者更好的理解Self-Attention 李宏毅Self-Attention链接: https://www.youtube.com/watch?v=hYdO9CscNes PPT链接见视频下方 通过本文的阅读，你可以获得以下知识： 什么是Self-Attention，为什么要用Self-Attention？ Self-Attention是如何做的？ Self-Atten
Self -Attention、Multi-Head Attention、Cross-Attention
大鹏的专栏
11-24 5万+
Transformer 与 RNN 不同，可以比较好地并行训练。Transformer 本身是不能利用单词的顺序信息的，因此需要在输入中添加位置 Embedding，否则 Transformer 就是一个词袋模型了。Transformer 的重点是 Self-Attention 结构，其中用到的 Q, K, V矩阵通过输出进行线性变换得到。
【深度学习】Cross-Attention（交叉注意力）机制详解与应用
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03-24 2725
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？
深度学习：cross-attention介绍以及与self-attention的区别
进阶的小宋
09-18 3213
Cross-attention将两个相同维度的嵌入序列不对称地组合在一起，而其中一个序列用作查询Q输入，而另一个序列用作键K和值V输入。当然也存在个别情况，在SelfDoc的cross-attention，使用一个序列的查询和值，另一个序列的键。总而言之，QKV是由两序列拼凑的，不单一。Cross-attention的输入来自不同的序列，Self-attention的输入来自同序列，也就是所谓的输入不同，但是除此之外，基本一致。self-attention输入则是一个单一的嵌入序列。
【面试】Cross Attention 和 Self Attention 主要的区别是什么？
Lewiz_124的博客
09-07 2508
是 Transformer 架构中的核心机制，主要用于捕捉。
Self-Attention和Cross-Attention的联系与区别
weixin_63866037的博客
12-17 1599
Self-Attention（自注意力）是指在处理输入序列中的每个元素时，考虑到该元素与序列中所有其他元素之间的关系。这种机制能够让模型在处理每个输入时，不仅仅依赖于当前输入的信息，还能够通过加权的方式获取到其他输入的信息，从而更好地捕捉到输入序列中各个元素之间的依赖关系。在Self-Attention机制中，每个输入元素都与序列中所有其他元素进行相互作用，计算它们之间的相似性（通常是通过点积来计算）。基于这些相似性得分，模型能够动态地调整每个元素的表示，使得每个元素能够获得与其最相关的信息。
Self-Attention && Cross-Attention 区别
Colin_xuan的博客
07-10 1595
为什么是512*512？人们常说，Transformer不能超过512，否则硬件很难支撑；从输入输出角度，N个Transformer Encoder block中的第一个Encoder block的输入为一组向量 X = （Embedding + Positional Embedding），向量维度通常为512*512，其他N个TransformerEncoder block的输入为上一个 Transformer Encoder block的输出，输出向量的维度也为512*512（输入输出大小相同）。
self-attention和cross-attention是不是都可以使用多头
02-24
是的，self-attention和cross-attention都可以使用多头。多头注意力机制是一种将注意力机制应用于多个子空间的方法，它可以提高模型对不同特征的建模能力。 在self-attention中，多头注意力机制被用于对输入序列中...
self-attention和cross-attention的区别是？
03-30
Self-attention和cross-attention都是注意力机制的变体，用于对序列中的不同位置或不同序列之间的信息进行加权处理。 Self-attention是指对于一个序列中的每个元素，都计算其与序列中其他元素的相似度，然后根据...
解释一下self-attention和cross-attention
03-31
self-attention和cross-attention都是在自然语言处理和计算机视觉中使用的一种注意力机制。 Self-attention是指在一个序列中，每个元素都可以和其他元素产生关联，然后根据这些关联计算出每个元素的权重，用于后续...
自注意力（Self-Attention） vs 交叉注意力（Cross-Attention）
weixin_54259684的博客
03-20 458
是两种常见的注意力机制，它们的主要区别在于。在 Transformer 结构中，
Cross Attention和 Self- Attention 的区别？
vivi_cin的博客
09-27 5338
Cross Attention和Self-Attention都是深度学习中常用的注意力机制，用于处理序列数据，其中Self-Attention用于计算输入序列中每个元素之间的关系，Cross Attention则是计算两个不同序列中的元素之间的关系。Cross Attention计算的是第一个序列中每个元素与第二个序列中所有元素之间的注意力分数，通过这种方式来学习两个序列之间的关系。在Self-Attention中，我们会用A本身的向量来计算注意力分数，查询向量、键向量和值向量都是从A中提取的。
GAT, Self Attention, Cross Attention对比以及在自动驾驶轨迹预测任务中的pytorch应用
Cameron_Rin的博客
03-30 1万+
1.Self Attention顾名思义，指不是Target和Source之间做Attend，而是Source内部元素之间或者Target内部元素之间发生的Attention机制，也可以理解为Target=Source这种特殊情况下的注意力计算机制。此时Query、Key和Value都来自Target或Source。 2.GAT和Self Attention本质都在做同样的事情，Self Attention利用 attention 机制将输入中的每个单词用其上下文所有单词的加权来表示，而 GAT 是利用
【Cross-attention in DETR】
gesshoo的博客
03-01 5576
Cross-attention Module理解
CrossAttention KBQA
qq_42791848的博客
01-21 9317
《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
什么是cross attention
weixin_42612804的博客
01-05 2642
Cross attention是一种注意力机制，在自然语言处理任务中，它被用来在两个序列之间进行注意力转移。比如在机器翻译任务中，我们可以使用cross attention机制，在翻译源语言的序列和目标语言的序列之间进行注意力转移。这可以帮助我们更好地理解源语言中的信息，从而更准确地翻译为目标语言。 ...
交叉注意力机制CrossAttention
热门推荐
m0_63097763的博客
08-15 7万+
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
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