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...
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...
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...
attention的优点 1.参数少:相比于 CNN、RNN ,其复杂度更小,参数也更少。所以对算力的要求也就更小。 2.速度快:Attention 解决了 RNN及其变体模型 不能并行计算的问题。Attention机制每一步计算不依赖于上一步的计算结果,因此可以和CNN一样并行处理。
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。
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...