5.5 Transformers的改进--自适应Attention

文章目录

1、自适应Attention
2、Self-attention layer.
3、Adaptive attention span

1、自适应Attention

一种独特的自注意力机制，能够学习到最佳的attention覆盖文本的范围，让多头注意力学习到最优的注意力关联，减少计算量。这种改进版的Transformer在低层关注很少的文本，而在深层能够关注到更多的文本内容。自我决定需要关注多长的内容，显著地扩展了transformer中使用的最大上下文大小。

Transformer的时间复杂度是 O ( n 2 ) O(n^2)

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