[人工智能]各种 Self-Attention

self-attention只是网络中的一小部分，但是当输入序列N很大的时候，网络的计算量大多数会来自于self-attention，其计算量和输入序列$N^2$成正比。
什么时候输入的N会很大呢？
当输入是图像的时候。假设每一个像素作为一个输入，256x256的图片输入的N=$256^2$，self-attention的计算量则是$256^4$

减少计算量

1. Local Attention/Truncated Attention

2. Stride Attention

3. Global Attention

添加全局的token:包含所有token信息，也被所有的token包含

1. 可以选择原始数据中的token作为Gloal token
2. 可以另外新加token对所有的token进行映射

相似性聚簇，在同一个类别里面的q和v才进行计算attention


Learnable Patterns:通过网络自己学习哪些地方需要计算attention

Linfomer:很多col的attention存在冗余，因此只对部分col做attention，即在长度为N的K、V中选取其中具有代表性的K个K、V计算N个Q的attention。query长度不改变是为了保障输出维度一致。


那么是如何减少K和V的数目N减少到K的呢？

• Caompressed Attention：通过卷积的方法
• Linformer:N个向量进行随机的线性组合
  
  其实注意力机制的计算量是可以减少的！
  $$O=V?(K^T?Q)=(V?K^T)?Q,attention=T?Q$$
  $O=(V?K^T)?Q$计算量要小很多
  
  
  
  计算过程中也可减少计算量
  
  
  
  
  
  
  

也许attention的计算不需要通过K、V向量进行计算，可以直接看作网络的参数

也许不需要attention机制网络效果也不错？