注意力机制 时间复杂度

注意力机制的时间复杂度取决于源序列的长度m和目标序列的长度t。在标准的Seq2Seq模型中，只需要让编码器读取一次输入序列，之后不再查看编码器的输入，然后让解码器逐步生成输出序列，时间复杂度为O(m * t)。而在Seq2Seq模型中加入注意力机制后，每次解码器更新状态都需要查看编码器的所有状态，所以每次的时间复杂度为m，而解码器自身有t个状态，因此总时间复杂度为O(m * t)。 但是注意力机制的引入解决了遗忘的问题，使得解码器能够考虑之前编码器的所有状态，并且通过计算相关权重，可以告诉解码器应该更加关注哪个状态。 总结起来，注意力机制在Seq2Seq模型中的应用使得编码器能够考虑所有的状态，解决了遗忘的问题，但是付出的代价是更高的时间复杂度和大量的计算量。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [注意力机制(attention)学习笔记](https://blog.csdn.net/pengxiang1998/article/details/126794934)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [7_Attention（注意力机制）](https://blog.csdn.net/brawly/article/details/122710717)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]