稀疏自注意力（Sparse Self-Attention）

稀疏自注意力（Sparse Self-Attention）

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/m0_51200050/article/details/139618033

稀疏自注意力机制是处理长序列数据时的重要技术手段，它通过减少计算量和复杂度，使得模型在保持高性能的同时能够处理更长的序列。本文将详细介绍稀疏自注意力机制的核心原理，并通过一个具体的概率稀疏自注意力（ProbSparse Self-Attention）示例，帮助读者深入理解这一技术。

稀疏自注意力（Sparse Self-Attention）

稀疏自注意力是一种改进的自注意力机制，用于提高计算效率和减少计算复杂度。在传统的自注意力机制中，每个输入元素（token）都需要与所有其他输入元素计算注意力权重，这导致了计算复杂度为 (O(N^2))（其中 (N) 是序列长度）。当序列长度很大时，这种计算复杂度会变得非常高，难以处理长序列。

稀疏自注意力通过引入稀疏矩阵，使得每个输入元素只与部分输入元素计算注意力权重，从而降低计算复杂度。下面详细介绍一种稀疏自注意力机制——概率稀疏自注意力（ProbSparse Self-Attention），以及一个具体示例。

概率稀疏自注意力（ProbSparse Self-Attention）

概率稀疏自注意力是Informer模型中引入的一种稀疏自注意力机制。其核心思想是通过概率方法选择最重要的一部分注意力权重进行计算，而忽略那些对结果影响较小的权重。这种方法能够显著降低计算复杂度，同时保持较高的模型性能。

1. 权重筛选：对于给定的查询（query）和键（key），首先计算它们的点积得到注意力得分（attention score）。
2. 重要性评估：通过概率方法对注意力得分进行筛选，只保留那些重要性较高的得分。例如，可以选择得分中前k个最大的值，或者根据某个阈值筛选得分。
3. 计算注意力：只对筛选后的注意力得分进行归一化处理，并计算注意力权重。然后使用这些稀疏的注意力权重进行加权求和，得到最终的输出。

示例

假设我们有一个长度为 (N = 5) 的序列，其自注意力计算过程如下：

1. 输入序列：(X = [x1, x2, x3, x4, x5])
2. 计算查询和键的点积：
   
3. 重要性评估和筛选：例如，我们只保留每行中前2个最大的得分。假设筛选结果如下：
   
4. 计算注意力：对稀疏注意力得分进行归一化并计算注意力权重，然后加权求和得到最终输出。

实际应用示例

为了更好地理解稀疏自注意力的应用，我们可以使用Python代码实现一个简单的稀疏自注意力计算过程。

import numpy as np

def sparse_attention(query, key, value, top_k=2):
    # 计算注意力得分
    scores = np.dot(query, key.T)
    
    # 保留每行中前k个最大的得分
    top_k_indices = np.argsort(scores, axis=-1)[:, -top_k:]
    sparse_scores = np.zeros_like(scores)
    for i in range(scores.shape[0]):
        sparse_scores[i, top_k_indices[i]] = scores[i, top_k_indices[i]]
    
    # 归一化处理
    attention_weights = sparse_scores / np.sum(sparse_scores, axis=-1, keepdims=True)
    
    # 计算加权求和
    output = np.dot(attention_weights, value)
    return output, attention_weights

# 示例数据
query = np.random.rand(5, 4)  # 假设输入序列长度为5，特征维度为4
key = np.random.rand(5, 4)
value = np.random.rand(5, 4)
output, attention_weights = sparse_attention(query, key, value, top_k=2)
print("输出:", output)
print("注意力权重:", attention_weights)

通过这个示例，我们可以清晰地看到稀疏自注意力机制如何在保持模型性能的同时，显著降低计算复杂度。这对于处理大规模序列数据具有重要意义。