Multi-Head Self-attention 时间复杂度分析
时间: 2023-08-10 22:04:55 浏览: 48
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模型中的核心模块。
Multi-Head Self-Attention是指在一个句子中每个单词使用自注意力机制(Self-Attention)来计算其上下文表示。这个过程会将每个单词的原始表示分别映射成多个子空间,并在每个子空间中计算注意力权重,最后将这些子空间的注意力权重加权求和,得到每个单词的上下文表示。这种方式可以捕获单词之间的复杂依赖关系,并且具有可解释性。
Multi-Head Attention是指在一个句子的两个不同部分之间使用注意力机制(Attention)来计算它们之间的关系。这个过程也会将每个单词的原始表示分别映射成多个子空间,并在每个子空间中计算注意力权重,最后将这些子空间的注意力权重加权求和,得到不同部分之间的关系表示。这种方式可以捕获不同部分之间的语义关系,例如句子中的主语和谓语之间的关系。
总的来说,Multi-Head Self-Attention和Multi-Head Attention都是使用多个子空间来计算注意力权重,但是Multi-Head Self-Attention是单向的,只考虑一个句子中的单词之间的关系,而Multi-Head Attention是双向的,可以考虑两个不同的部分之间的关系。
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。