self attention如何提升计算精度?
时间: 2023-03-23 08:01:35 浏览: 131
self-attention 是一种在自然语言处理中广泛应用的技术,它通过考虑输入序列中各个位置的相关性来提高计算精度。self-attention的核心思想是将输入序列中的每个元素表示为一个向量,并将这些向量传入一个由多个注意力头组成的网络中进行加权求和。每个注意力头都会计算输入序列中各个元素与当前元素之间的相关性,然后将这些相关性作为权重进行加权求和。通过多个注意力头的协同作用,self-attention可以更好地捕捉输入序列中各个元素之间的复杂关系,从而提高计算精度。
相关问题
Transformer的复杂度计算分析
Transformer是一种基于自注意力机制(Self-Attention)的深度学习模型,广泛应用于自然语言处理(NLP)领域,特别是机器翻译和文本生成任务。它的核心在于Multi-head Self-Attention模块,该模块包含查询(Query)、键(Key)和值(Value)三部分,以及矩阵相乘和softmax操作。
复杂度主要可以从两个方面来看:
1. **空间复杂度**:
- 参数存储:对于单头注意力,每个输入序列长度为\(T\),嵌入维度为\(d_{model}\),存储的参数包括Q、K、V三个权重矩阵,每行对应一个头,所以总的空间需求是 \(3 \times d_{model} \times T\)。
- 计算内存:在计算Self-Attention时,需要临时存储注意力分数和归一化的向量,这需要额外的内存\(O(d_{model})\)。
2. **时间复杂度**:
- 自注意力层:对于每个位置的元素,都需要与序列中的所有其他元素计算一次注意力得分,时间复杂度为\(O(T^2d_{model})\)。但由于并行化计算,实际计算速度通常更快。
- 多头注意力:如果有\(H\)个注意力头,总的时间复杂度会降低到\(O(HT^2d_{model})\),因为不同头之间的计算是独立的。
此外,由于Transformer通常包含多个编码器(Encoder)和解码器(Decoder)层,以及前馈神经网络(Feedforward Networks),总体计算复杂度会更高。但现代硬件和优化技术如批处理(Batching)和混合精度训练(Mixed Precision)有助于减少计算负担。
def forward(self, x): # b, n, c x_q = self.q_conv(x).permute(0, 2, 1) # b, c, n x_k = self.k_conv(x) x_v = self.v_conv(x) # b, n, n energy = torch.bmm(x_q, x_k) attention = self.softmax(energy) attention = attention / (1e-9 + attention.sum(dim=1, keepdim=True)) # b, c, n x_r = torch.bmm(x_v, attention) x_r = self.act(self.after_norm(self.trans_conv(x - x_r))) x = x + x_r return x
这段代码实现了Transformer中的多头自注意力机制(self-attention)。具体步骤如下:
1. 将输入x经过三个卷积层,分别得到query(x_q),key(x_k)和value(x_v)向量,这里的x_q的维度为(b, c, n),x_k和x_v的维度为(b, n, c)。
2. 将x_q和x_k进行矩阵乘法得到能量矩阵(energy),维度为(b, c, c)。
3. 对能量矩阵进行softmax计算得到注意力矩阵(attention),维度为(b, c, c)。
4. 对注意力矩阵进行归一化处理,保证其所有元素的和为1。
5. 将注意力矩阵和x_v进行矩阵乘法,得到加权后的value矩阵(x_r),维度为(b, c, n)。
6. 将x和x_r相减,并通过残差连接和LayerNorm进行处理,最终得到输出x(维度为(b, n, c))。
其中,softmax函数用于将能量矩阵进行归一化处理,保证注意力矩阵的所有元素都在0到1之间;归一化函数用于保证注意力矩阵的所有元素相加之和为1,这样才能达到加权的效果。残差连接和LayerNorm用于加速模型的训练和提高模型的精度。