Self-Attention包括三个步骤:相似度计算,softmax和加权平均 step1: 相似度计算可以看作大小为(n,d)和(d,n)的两个矩阵相乘:( , )∗( , )= ( ^2⋅ ) ,得到一个 (n,n) 的矩阵. step2: softmax就是直接计算了,时间复杂度为 ( ^2) step3: 加权平均可以看作大小为 (n,n) 和(n,d) 的两个...
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...
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)...
总体的计算复杂度就是O(Nq×C2+Nk×C2+NqNkC). 在DETR 中,Transformer encoder 的 query 和 key 元素就是特征图上的像素点,假设输入特征图的宽度和高度分别是W和H。 Encoder 中的 self-attention 的计算复杂度就是O(H2W2C). Decoder 包括了 self attention 和cross attention,输入包括来自于 encoder 的特征...
(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...
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。
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。
ACmix的计算成本 阶段1的计算成本和训练参数与自注意相同，比传统卷积更轻。阶段2ACmix引入了一个轻量级全连接层和组卷积的额外计算开销。计算复杂度与通道大小C呈线性关系，与阶段I相比相对较小。推广到其他注意力模式 ACmix是独立于自注意公式的，所以可以很容易地采用在不同的变体上。具体来说，注意权重可以总结...
通过深入探讨这两个阶段的计算成本，作者指出卷积模块和Self-Attention模块在第一阶段共享相同的计算复杂度，而第二阶段则相对轻量级。基于此，ACmix模型通过优化计算流程，减少了两次投影操作，实现了一种更高效、更简洁的集成方式。ACmix模型在多个方面进行了改进与创新。首先，它通过将自注意力与卷积操作...
此外,Self-Attention的计算复杂度与输入长度无关,因此可以处理长文本序列。 在自然语言处理任务中,Self-Attention常被用于构建强大的语言模型和翻译模型。通过自动学习文本的内部结构和上下文信息,Self-Attention能够提升模型的性能并改善文本理解能力。同时,通过多层堆叠Self-Attention层,可以构建更为复杂的模型,进一步提高...