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...
self-attention 实际只是 attention 中的一种特殊情况,因此 k=v 是没有问题的,也即 K,V 参数矩阵相同。 扩展到 Multi-Head Attention 中,乘以 Q、K 参数矩阵之后,其实就已经保证了多头之间的差异性了,在 q 和 k 点积 +softmax 得到相似度之后,从常规 attention 的角度,觉得再去乘以和 k 相等的 v 会更...
长程依赖处理:Attention能够在整个序列中直接进行信息交流,克服了RNN处理长程依赖的困难。 并行计算:由于Attention不依赖于时间步的递归结构,因此可以并行计算,大大提高了计算效率。 缺点: 计算复杂度:标准Attention(如点积Attention)的时间复杂度为O(T^{2}),其中T是序列长度,计算量较大,尤其在处理长序列时,计算成本...
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。
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 ...
Self-Attention 即 K=V=Q,例如输入一个句子,那么里面的每个词都要和该句子中的所有词进行 Attention 计算。目的是学习句子内部的词依赖关系,捕获句子的内部结构。 对于使用自注意力机制的原因,论文中提到主要从三个方面考虑(每一层的复杂度,是否可以并行,长距离依赖学习),并给出了和 RNN,CNN 计算复杂度的比较。
(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,像语音识别时这个时间复杂度就很高,所以可以用Truncated Self-attention(只看一个小范围)。 (3)课程的上半部分是学了多头注意力机制(为了考虑不同种类的相关性)、Positional Encoding(考虑sequence中的位置信息)...
Self-Attention模型是一种用于自然语言处理任务的模型,通过计算输入序列中每个元素与其他元素的关联程度,获取每个元素的全局语义信息。它可以应用于机器翻译、文本分类和问答系统等任务中,并具有全局信息获取、灵活性和并行计算等优势。然而,Self-Attention模型的时间复杂度较高,对输入顺序敏感。因此,在实际应用中需要权衡其...
对于使用自注意力机制的原因,论文中提到主要从三个方面考虑(每一层的复杂度,是否可以并行,长距离依赖学习),并给出了和RNN,CNN计算复杂度的比较。可以看到,如果输入序列n小于表示维度d的话,每一层的时间复杂度self-attention是比较有优势的。当n比较大时,作者也给出了一种解决方案self-attention(restricted)即每个...
- 内存消耗:原始的Self-Attention机制需要O(n^2)的内存来存储所有位置之间的相关性权重。当序列长度较大时,这将导致巨大内存开销。 - 时间复杂度:由于需要计算所有位置之间的相关性权重,Self-Attention在训练和推理过程中通常需要较长时间。 为了解决这些挑战,研究人员提出了一系列改进的Self-Attention算法,旨在减少内...