最新高效的注意力机制
时间: 2025-01-01 10:33:22 浏览: 42
### 高效注意力机制概述
在深度学习领域,高效的注意力机制已经成为处理序列数据的关键组件之一。这些机制能够显著提高模型性能并减少计算资源消耗。
#### Transformer架构中的多头自注意力机制
Transformer模型引入了多头自注意力(Multi-head Self-Attention),这是一种允许网络关注输入的不同位置的方法[^1]。通过这种方式,模型可以在不同子空间中捕捉到更丰富的特征表示。具体来说,在每个头部内执行缩放点积注意操作:
```python
import torch.nn.functional as F
def scaled_dot_product_attention(q, k, v, mask=None):
d_k = q.size()[-1]
scores = torch.matmul(q, k.transpose(-2, -1)) / math.sqrt(d_k)
if mask is not None:
scores = scores.masked_fill(mask == 0, -1e9)
p_attn = F.softmax(scores, dim=-1)
return torch.matmul(p_attn, v), p_attn
```
#### Linformer: 压缩线性复杂度的自注意力层
为了进一步优化传统自注意力层的时间和内存开销,Linformer提出了压缩版本的键值矩阵[K,V]来近似原始矩阵[^5]。这种方法使得即使对于非常长的序列长度也能保持较低的计算成本。
#### Performer: 使用随机傅里叶特性加速注意力计算
Performer利用快速正交变换理论,采用随机投影技术实现了一种新的通用核函数估计方法——Random Feature Attention(RFA)[^6]。这不仅提高了效率而且增强了泛化能力。
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