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公司网站域名是什么,阿里免费域名申请,赣州大余做网站建设,中国建筑招聘网官网文章目录 稀疏注意力机制的概念核心原理典型应用场景实现示例#xff08;PyTorch伪代码#xff09;优势与局限性 测试生成 稀疏注意力机制的概念 稀疏注意力机制#xff08;Sparse Attention#xff09;是对传统注意力机制的改进#xff0c;通过减少计算复杂度来解决长序…文章目录稀疏注意力机制的概念核心原理典型应用场景实现示例PyTorch伪代码优势与局限性测试生成稀疏注意力机制的概念稀疏注意力机制Sparse Attention是对传统注意力机制的改进通过减少计算复杂度来解决长序列处理中的效率问题。传统注意力机制如Transformer中的自注意力需要计算所有输入位置之间的关联导致时间和空间复杂度为O(n²)。稀疏注意力通过限制注意力范围或引入稀疏模式将复杂度降低到O(n log n)或更低。核心原理稀疏注意力机制的核心思想是只计算部分关键位置的注意力权重而非全连接。常见实现方式包括局部注意力限制每个位置仅关注邻近的窗口区域如滑动窗口。全局局部注意力结合少量全局关键点和局部窗口。随机注意力随机选择部分位置计算注意力。基于哈希的注意力使用哈希函数将相似输入映射到同一桶中。数学上稀疏注意力可表示为Attention ( Q , K , V ) softmax ( M ⊙ ( Q K T ) d k ) V \text{Attention}(Q, K, V) \text{softmax}\left(\frac{M \odot (QK^T)}{\sqrt{d_k}}\right)VAttention(Q,K,V)softmax(dk​​M⊙(QKT)​)V其中M MM是稀疏掩码矩阵⊙ \odot⊙表示逐元素乘法。典型应用场景长文本处理如文档摘要、书籍生成如GPT-3的稀疏Transformer变体。图像处理高分辨率图像中只计算局部区域关联。基因组分析处理超长生物序列时降低内存消耗。实现示例PyTorch伪代码importtorchimporttorch.nnasnnclassSparseAttention(nn.Module):def__init__(self,sparse_patternwindow,window_size32):super().__init__()self.sparse_patternsparse_pattern self.window_sizewindow_sizedefforward(self,q,k,v):attn_weightstorch.matmul(q,k.transpose(-2,-1))ifself.sparse_patternwindow:maskself._create_window_mask(q.size(1))attn_weightsattn_weights.masked_fill(mask0,-1e9)returntorch.matmul(torch.softmax(attn_weights,dim-1),v)def_create_window_mask(self,seq_len):masktorch.zeros(seq_len,seq_len)foriinrange(seq_len):startmax(0,i-self.window_size//2)endmin(seq_len,iself.window_size//2)mask[i,start:end]1returnmask优势与局限性优势显著降低计算资源消耗支持处理超长序列输入部分变体如Longformer能保留全局信息局限性可能丢失远距离依赖关系稀疏模式的设计需要领域知识部分实现如哈希注意力可能引入噪声