跨模态注意力机制多模态融合

### 跨模态注意力机制在多模态融合中的应用 跨模态注意力机制旨在通过引入注意力建立不同模态之间的关联，从而提升模型对于复杂场景的理解能力。具体来说，在多模态融合过程中，注意力机制能够帮助模型聚焦于最相关的特征子集，提高信息传递效率并减少冗余。 #### 应用实例 一篇研究工作提出了基于Transformer架构下的多层次融合方案[^2]。此方法利用所谓的“Fusion Bottlenecks”，即让来自不同感官通道的数据流经一系列狭窄瓶颈结构。这些瓶颈强制各模态间的关键特性相互作用与共享，进而增强了最终表示的质量。实验证明这种方法不仅提高了音频-视觉分类任务的表现，而且降低了整体运算成本。 #### 实现方式 为了有效实施上述策略，研究人员设计了一种特殊的编码器-解码器框架： 1. **输入预处理**: 音频信号被转换成梅尔谱图形式；图像帧则经过卷积神经网络(CNN)提取高层语义特征； 2. **特征映射调整**: 使用线性变换将两种类型的向量投影到相同的维度空间内，以便后续操作可以无缝衔接； 3. **构建交叉注意力模块**: 设计专门用于捕捉两组序列之间依赖关系的自定义组件——Cross Attention Layer (CAL)，它允许每一个位置上的查询向量q_i都能访问另一个序列全部键值对(k_j,v_j)，以此来动态加权组合得到增强后的上下文描述c_i = sum(α_ij * v_j),其中权重系数由softmax函数决定：α_ij=exp(q_ik_j)/Σexp(q_ik'_j); 4. **堆叠多层双向LSTM/GRU单元作为时间建模工具**, 对每一时刻t处更新过的隐状态h_t执行前馈传播直至最后一轮迭代结束; 5. **最后采用全连接层完成类别预测**. ```python import torch.nn as nn from transformers import BertModel class CrossModalAttention(nn.Module): def __init__(self, input_dim, hidden_dim): super().__init__() self.query_proj = nn.Linear(input_dim, hidden_dim) self.key_value_proj = nn.Linear(input_dim, 2*hidden_dim) def forward(self, query_seq, key_val_seq): Q = self.query_proj(query_seq) # B x T_q x D_h K,V = self.key_value_proj(key_val_seq).chunk(2,-1) # Both are of shape B x T_k x D_h scores = torch.bmm(Q,K.transpose(-2,-1)) / np.sqrt(K.size(-1)) attn_weights = F.softmax(scores,dim=-1) # B x T_q x T_k context_vector = torch.bmm(attn_weights,V) # B x T_q x D_h return context_vector ```