Cross-Attention 与 Self-Attention 的区别

Self-Attention
Self-Attention（自注意力）是注意力机制的核心形式，用于处理单个序列内部的关系。它通过计算序列中每个元素与其他所有元素的相关性权重，动态聚合全局信息。

• 输入：单一序列（如文本中的词向量或图像中的像素块）。
• 计算方式：查询（Query）、键（Key）、值（Value）均来自同一序列。公式如下：
  $$\text{Attention}(Q,K,V)=\text{softmax}\left(\frac{Q{K}^T}{\sqrt{d_k}}\right)V$$
• 应用场景：Transformer 编码器（如 BERT）、图像分类中的 Vision Transformer。

Cross-Attention
Cross-Attention（交叉注意力）用于处理两个不同序列之间的关系，常见于多模态任务或编解码结构。

• 输入：两个不同序列（如源语言和目标语言的词向量）。
• 计算方式：Query 来自一个序列，Key 和 Value 来自另一个序列。公式与 Self-Attention 相同，但输入来源不同。
• 应用场景：机器翻译（解码器关注编码器输出）、图像描述生成（文本关注图像特征）。

关键差异

1. 输入来源：Self-Attention 的 Q/K/V 来自同一序列；Cross-Attention 的 Q 与 K/V 分属不同序列。
2. 功能目标：Self-Attention 捕捉序列内部依赖；Cross-Attention 建立序列间关联。
3. 典型应用：Self-Attention 用于特征提取；Cross-Attention 用于信息对齐（如翻译中的源-目标对齐）。

代码示例

# Self-Attention 示例  
self_attn = nn.MultiheadAttention(embed_dim, num_heads)  
output, _ = self_attn(query=x, key=x, value=x)  

# Cross-Attention 示例  
cross_attn = nn.MultiheadAttention(embed_dim, num_heads)  
output, _ = cross_attn(query=seq1, key=seq2, value=seq2)  

Cross-Attention中的Q、K、V含义

在跨注意力（Cross-Attention）机制中，Q（Query）、K（Key）、V（Value）是注意力计算的核心组成部分，其具体含义根据应用场景（如图文匹配或机器翻译）有所不同。

图文匹配中的Q、K、V

• Query (Q): 通常来自一个模态的信息（例如图像的特征向量），用于“查询”另一个模态中的相关信息。
• Key (K) 和 Value (V): 来自另一个模态的信息（例如文本的特征向量）。K用于计算与Q的相似度，V是实际被加权聚合的信息。
• 作用: 通过计算图像特征（Q）与文本特征（K）的相似度，从文本特征（V）中提取与图像最相关的部分。

机器翻译中的Q、K、V

• Query (Q): 目标语言（解码器）的当前状态，用于查询源语言（编码器）的相关信息。
• Key (K) 和 Value (V): 来自源语言（编码器）的特征表示。K与Q计算注意力权重，V是编码器的隐藏状态，用于生成目标语言的输出。
• 作用: 解码器通过Q与编码器的K匹配，从V中获取源语言中对当前翻译步骤最重要的信息。

核心区别

• 图文匹配: Q和K/V通常来自不同模态（如图像和文本），目的是实现跨模态对齐。
• 机器翻译: Q来自解码器，K/V来自编码器，目的是实现源语言到目标语言的动态信息检索。