稀疏自注意力机制公式

稀疏自注意力机制是一种用于序列数据处理的注意力机制，在自然语言处理等领域中被广泛应用。其公式如下：

$\mathrm{Attention}(Q,K,V) = \mathrm{softmax}(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}})V$

其中，$Q,K,V$分别表示查询向量、键向量和值向量，$\mathrm{softmax}$函数用于将注意力权重归一化，$d_k$表示键向量的维度，$\sqrt{d_k}$用于缩放注意力权重，使得其方差不受维度影响。

稀疏自注意力机制与普通自注意力机制的区别在于，它使用了一种稀疏的结构来减少计算量。具体而言，它使用了一组固定的位置编码器，将输入序列映射为一组固定的位置向量，然后将这些位置向量划分为若干个桶，每个桶内的位置向量共享相同的注意力权重。这样，就可以将注意力计算的复杂度从$O(n^2)$降低到$O(n)$，从而大大提高了计算效率。