因此,Self-Attention的时间复杂度是 ( ^2⋅ )。 这样,整个 的时间复杂度是: 如果把向量维度 d 看作常数,则可以说 self-attention 的时间复杂度是序列长度的平方。 再来看下空间复杂度,不论是存储 最后存储 的空间复杂度是 O(Nd) 这样,整个空间复杂度可以看作: 如果把向量维度 d 看作常数,则可以说 self...
使用自注意力(Self-Attention)机制在序列处理任务中,特别是自然语言处理(NLP)领域,变得越来越流行,主要是因为它在计算复杂度、并行化能力、长距离依赖的建模能力等多个关键方面相较于传统的循环神经网络(RNNs)和卷积神经网络(CNNs)具有显著的优势。 一、计算复杂度 计算复杂度:自注意力机制尽管计算复杂度为O(n^2)...
然而,随着模型规模的增大和数据量的增长,self-attention的计算复杂度成为了限制Transformer性能和可扩展性的一个重要因素。本文将详细介绍self-attention的计算复杂度计算,包括其原理、常见的计算方法以及优化策略。 1. Self-attention的原理 Self-attention是一种用于计算序列中各个元素之间关联度的机制。在Transformer模型...
Self-Attention机制 位置编码 与CNN,RNN不同,Self-Attention的输入无法提供时序信息。解决这一问题的方法就是,位置编码(PositionEncoding)。位置编码在输入中加入位置信息,使得自注意力能够记忆位置信息。 假设时序特征输入为X∈Rn×d,则有位置编码P∈Rn×d提供时序信息。
Self-Attention 包括三个步骤:相似度计算,softmax 和加权平均。 它们分别的时间复杂度是: 相似度计算可以看作大小为和的两个矩阵相乘:,得到一个的矩阵。 softmax就是直接计算了,时间复杂度为。 加权平均可以看作大小为和的两个矩阵相乘:,得到一个的矩阵。
(1)self-attention的简略矩阵运算过程如下图所示,I为输入input,O是self-attention这个layer的输出,其中唯一需要学习的参数只有Wq、Wk、Wv(是未知的,要通过训练资料确定值),而其他参数都是人为设定好的。 (2)在计算attention matrix时,其complexity是长度L的平方,计算A′需要做 L 乘以 L 次的 inner product,像语...
Linformer: Self-Attention with Linear Complexity Attention的过程如上所说,可以看作是 ,这篇文章对N做降维,将attention 转化为 ,在K是定值的情况下,既将复杂度从 降低到了 这篇文章大部分的篇幅,是在证明这样降低维度和原来的结果是近似的,没看太懂证明部分 ...
总结来看，Self-attention在计算机视觉领域展现出了强大的能力，如在Detr和Sparse R-CNN等检测任务中应用，但其计算复杂度较高，可能成为性能瓶颈。因此，选择在研究或产品实现中使用Self-attention时，需要权衡其效率与效果之间的关系。关注公众号：AI约读社，了解更多相关研究和实践。
最后一点,self-attention有一个致命的缺点,那就是它的计算量是很大的,尤其是多头的情况下,那么多个头每个进行计算时,时间和空间的复杂度都是O(n2),如果序列长度很长的话,会给gpu会带来很大的负担,因此关于如何减少self-attention的计算复杂性问题,有了很多的研究工作,比如sparse-attention。