交叉注意力
时间: 2025-04-22 22:58:59 浏览: 32
### 交叉注意力机制概述
交叉注意力机制是一种特殊的注意力模型,旨在处理来自不同源的信息流之间的关系。不同于自注意力机制只关注单一流内部的关系,交叉注意力能够捕捉两组序列间的依赖性[^1]。
具体来说,在计算过程中,查询向量来源于一个序列(比如编码器的隐藏状态),而键和值则来自于另一个不同的序列(解码器侧)。这种设计允许模型有效地在两者间建立联系并传递有用信息[^3]。
### 原理详解
在一个典型的神经网络架构里,当涉及到多模态数据融合或是跨域任务时,可以利用交叉注意力来增强表达能力:
- **输入准备**:给定两个独立但相互关联的数据集A和B;
- **特征映射**:通过线性变换或其他形式的操作分别获取各自对应的query(Q), key(K) 和value(V);
- **相似度测量**:对于每一个Q中的元素qi, 计算其相对于K中所有kj 的响应得分sij;
- **权重分配**:采用softmax函数对上述得到的分数进行归一化处理,形成最终的概率分布wj ;
- **加权求和**:依据wj 对V里的vj 进行加权平均操作,从而获得新的表示zi;
此过程可由下述伪代码描述:
```python
def cross_attention(query, keys_values):
Q = linear_transform(query)
K,V = separate_linear_transform(keys_values)
scores = matmul(Q,K.T)/sqrt(d_k) # d_k is dimension of query/key vectors
weights = softmax(scores)
output = matmul(weights,V)
return output
```
### 应用场景举例
#### 自然语言处理领域内的机器翻译任务
在此类问题上,通常会有一个源语言句子作为输入被送入到编码部分;目标端负责生成译文,则构成了另一条路径。借助于交叉注意层的帮助,可以在每一步预测新词之前充分考虑原文本的整体语境,进而提高翻译质量。
#### 图像字幕生成案例分析
除了文本之外,视觉内容同样适用该技术框架——即让图片特征指导文字描述构建的过程。此时,“看图说话”的系统便能更好地理解图像局部细节,并据此产出更加贴切自然的语言解释。
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