Multi-Head Self-attention 时间复杂度分析

Multi-Head Self-Attention 是 Transformer 模型中的关键组件之一，用于计算输入序列中每个位置的表示与其它位置的关联程度。在 Multi-Head Self-Attention 中，输入序列经过线性变换后被划分为多个头部，每个头部分别计算注意力，最后将多个头部的输出进行拼接并再次进行线性变换得到最终输出。

假设输入序列的长度为 N，每个头部的维度为 d，头部数量为 h，则 Multi-Head Self-Attention 的时间复杂度可以分为三个部分：

1. 线性变换：将输入序列通过一个权重矩阵进行线性变换，时间复杂度为 O(Nd^2)。

2. 注意力计算：对于每个头部，需要计算输入序列中每个位置与其它位置的注意力值，时间复杂度为 O(Nd^2)。

3. 输出计算：将每个头部的输出进行拼接，并通过一个权重矩阵进行线性变换得到最终输出，时间复杂度为 O(Ndh^2)。

因此，总的时间复杂度为 O(Nd^2 + Ndh^2)。在实际应用中，通常会限制头部数量 h 和维度 d 的大小，以控制计算复杂度和模型大小。

相关问题

Multi-Head Self-Attention与Multi-Head Attention

Multi-Head Self-Attention和Multi-Head Attention都是Transformer模型中的重要组成部分，但它们的功能略有不同。

Multi-Head Self-Attention是指在一个句子中的不同位置上，通过对该位置前后单词的注意力计算，生成该位置的表示，从而实现对句子内部的信息交互和提取。它是自注意力机制的一种扩展，可以理解为将单一的自注意力机制拆分成多个小的自注意力机制，并且在每个小的自注意力机制中使用不同的查询、键和值进行计算。通过这种方式，可以捕捉到更加丰富的语义信息。

Multi-Head Attention则是指用相同的查询序列、不同的键值序列来计算注意力，用于实现不同模块之间的信息传递。它可以将不同的输入序列映射到同一空间，从而实现跨模块的信息交互和融合。

总的来说，Multi-Head Self-Attention和Multi-Head Attention都是利用注意力机制实现信息交互和提取的重要组成部分，但它们的应用场景略有不同。

Multi-Head Self-Attention与Multi-Head Attention的中文

Multi-Head Self-Attention和Multi-Head Attention都是自注意力机制（self-attention）的变种，具体含义如下：

- Multi-Head Self-Attention（多头自注意力）：是指将输入的序列分别经过多个不同的线性变换，得到多组不同的注意力分布，然后将这些注意力分布加权求和，得到最终的自注意力表示。这种方法常用于Transformer模型中，可以增强模型的表达能力。

- Multi-Head Attention（多头注意力）：是指将输入的两个序列（通常是查询序列和键值序列）分别经过多个不同的线性变换，得到多组不同的注意力分布，然后将这些注意力分布加权求和，得到最终的注意力表示。这种方法常用于序列到序列模型中，可以实现对不同位置信息的集成和关联。

需要注意的是，Multi-Head Self-Attention和Multi-Head Attention的主要区别在于输入序列的不同，前者是一个序列，后者是两个序列。