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去掉 Attention 的 Softmax,复杂度降为 O (n)

QKTQK^T 这一步我们得到一个 n×nn\times n 的矩阵,之后还要做一个 Softmax 对一个 1×n1\times n 的行向量进行 Softmax,时间复杂度是 O(n)O (n),但是对一个...O (d^2n)),然后再用 QQ 左乘它(这一步的时间复杂度是 O(d2n)O (d^2n)),由于 d≪nd \ll n,所以这样算大致的时间复杂度只是 O(n)O (n) 对于 BERT base...因为 768 实际上是通过 Multi-Head 拼接得到的,而每个 head 的 d=64d=64 也就是说,去掉 Softmax 的 Attention 复杂度可以降到最理想的线性级别 O(n)\mathcal...这显然就是我们的终极追求:Linear Attention 一般的定义 问题是,直接去掉 Softmax 还能算是 Attention 吗?他还能有标准的 Attention 的效果吗?...boldsymbol {k}_j)\geq 0 这种一般形式的 Attention 在 CV 中也被称为 Non-Local 网络,出自论文《Non-local Neural Networks》 几个例子 如果直接去掉

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