Transformer的时间和空间复杂度

Transformer是一种常用的神经网络结构，通常用于自然语言处理任务，其时间和空间复杂度如下：

时间复杂度：
- 计算注意力矩阵的时间复杂度为O(n^2)，其中n是输入序列的长度。
- 通过softmax函数计算注意力权重的时间复杂度为O(n^2)。
- 对注意力权重和值进行加权求和的时间复杂度为O(n)。
- 前向传播过程的总时间复杂度为O(n^2)。

空间复杂度：
- 存储输入序列的嵌入向量需要O(n*d)的空间，其中d是嵌入向量的维度。
- 存储多头注意力机制的输出需要O(n*h*d)的空间，其中h是头数。
- 存储前馈神经网络的中间表示需要O(n*d)的空间。
- 存储输出序列的嵌入向量需要O(n*d)的空间。
- 存储所有权重和偏置需要O(d^2+nd)的空间。
- Transformer模型总的空间复杂度为O(n*d+h*n*d+d^2+nd)。