矩阵乘法的朴素算法时间复杂度是 至于空间复杂度,只看存储 QK^T计算结果,复杂度是 O(N^2),但是也不要觉得这个数字很大,如果 N < d,其实存储 Q 和 K 要比 QK^T更占内(显)存。除非是序列很长 N > d,空间复杂度 O(N^2) 才会是瓶颈。 简单回顾下矩阵乘法 C = np.zeros((m, l)) for i in ...
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 时间复杂度:,这里,n 是序列的长度,d 是 embedding 的维度,不考虑 batch 维。 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...
(2) Maximum Path length的复杂度随着序列长度的增加而增加。 这是指信息从一个数据点传送到另一个数据点所需要的距离,在RNN中同样为O(N),距离越大,则在传送的过程中越容易出现信息缺失的情况,即数据点对于远距离处的信息,是很难“看见”的。 那么,在处理序列化数据的时候,是否有办法,在提升模型的并行运算...
(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)...
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。
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。 3.效果好:在Attention 机制引入之前,有一个问题大家一直很苦恼:长距离的信息...
这篇文章主要是来优化一种计算量更大的Self-attention方法:Generalized Non-local (GNL)。这种方法不仅做H W两个spatial尺度上的non-local attention,还额外考虑了C维度。因此复杂度是 。 这篇文章的主要思路是:利用泰勒展开,将 近似成了 。从而可以通过先计算后两项,将复杂度从 降低到了 ...
ICCV的一个工作改进了Self-Attention的复杂度(OpenAI投ICML的工作跟我们的方法类似),有2个审稿人一致表示很欣赏并且表示愿意根据我们的Rebuttal提高分数,然而有1个审稿人上来写了10个问题说Self-Attention的问题却没有提我们方法的问题,然后就给了一个Strong-Rej。真是心态爆炸啊,另外最近看了下CVPR2019接收的所有语义...