自注意力机制和交叉注意力机制
时间: 2025-01-07 22:42:24 浏览: 62
### 自注意力机制与交叉注意力机制的区别
#### 定义与工作原理
自注意力机制允许模型的不同部分相互关注,从而更好地捕捉输入序列内部的关系。具体来说,在自然语言处理中,这意味着句子中的每个词都可以与其他所有词建立联系并计算权重[^1]。
对于自注意力机制而言,查询(Query)、键(Key)以及值(Value)都来源于同一个输入源。这种设计使得模型能够在不考虑距离的情况下获取远距离的信息关联,极大地增强了对上下文的理解能力[^2]。
相比之下,交叉注意力机制涉及两个不同的输入序列之间的交互作用。通常情况下,其中一个序列表示为查询向量,而另一个则提供键和值用于匹配。这有助于在诸如机器翻译等任务中实现源语言和目标语言间的有效映射[^3]。
```python
import torch.nn as nn
class SelfAttention(nn.Module):
def __init__(self, embed_size, heads):
super(SelfAttention, self).__init__()
# Implementation details omitted
def forward(self, query, key, value):
# Compute attention scores and apply softmax over keys
pass
class CrossAttention(nn.Module):
def __init__(self, q_embed_size, kv_embed_size, heads):
super(CrossAttention, self).__init__()
# Different embedding sizes for queries from one sequence,
# and keys/values from another.
def forward(self, query_from_seq_1, key_value_from_seq_2):
# Similar to self-attention but with separate sequences for Q/KV
pass
```
#### 应用场景差异
当涉及到单个数据流内的复杂模式识别时,比如图像分类或时间序列预测,自注意力机制表现出色;而在需要跨多个异构数据集进行信息交换的任务上,则更倾向于采用交叉注意力机制来促进不同模态间的学习效果提升[^4]。
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