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...
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...
空间复杂度:自注意力机制需要存储序列中所有位置之间的相关性得分,这会导致较高的空间复杂度。在处理长序列时,这可能会成为问题,因为需要消耗大量的内存或显存资源。 缺乏位置信息:自注意力机制在计算时并不直接考虑序列中单词的位置信息。这可能导致模型在处理需要位置信息的任务时表现不佳。为了解决这个问题,通常会在...
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) Sequential operations的复杂度随着序列长度的增加而增加。 这是指模型下一步计算的等待时间,在RNN中为O(N)。该复杂度越大,模型并行计算的能力越差,反之则反。 (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),...
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...
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。
(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)...