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在看这篇文章之前，我假设你已经了解了自注意力机制和多头自注意力机制的基本原理，如果你还不了解，可以先看看下面链接：
【深度学习】李宏毅2021/2022春深度学习课程笔记 - (Multi-Head)Self-Attention (多头)自注意力机制 + Pytorch代码实现

一、Self-Attention 各式各样的变型

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二、How to make self-attention efficient？

将Key和Query进行点积，可以得到一个N×N的Attention Matrix，但是，当N比较大时，点积的计算量是我们无法承受的

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三、Notice

• Self-Attention只是神经网络里的一个Module
• Self-Attention只有当N较大时，才会Dominates整个神经网络的计算过程，也就是说，只有在N较大时，我们去加速Self-Attention才有用
• Self-Attention的各种加速技术大多数最早都使用在图像处理上。因为在图像处理里，N往往比较大，假设图片为256×256规格，那么N就是 256*256 = 65536

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四、Local Attention / Truncated Attention

加速Attention计算最直觉的想法就是想办法加速Attention Matrix的计算。
Local Attention / Truncated Attention 的思想是，在计算Attention的时候，不利用整个序列的信息，而是只利用当前位置附近的一些信息进行Attention的计算（如下图，只利用了当前位置左右两边的信息进行Attention的计算）。

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五、Stride Attention

和Local Attention / Truncated Attention，Stride Attention 也是只考虑部分信息计算Attention，但不同点在于 Stride Attention 是根据一定的步长去考虑信息计算Attention

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六、Global Attention

如下图所示，只用其中某两个单位去和整个序列（包括自身）的其他单位进行点积计算

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七、Many Different Choices

那么Local Attention、Stride Attention 和Gloal Attention到底用哪个呢？
答案是：可以都用！之前讲过多头注意力机制，只需要在每个头用不同的Attention就可以了呀

事实上，的确有人这么做了

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八、Can we only focus on Critical Parts?

上面的方法都是通过人工的力量去确定哪些位置要计算Attention，那我们能不能通过Data Based的方法去确定呢？

8.1 Clustering

将Query和Key拼接为一个序列，然后进行聚类

然后只对属于相同类别的位置进行Attention的计算

8.2 Learnable Patterns

可以Learning另外一个神经网络来决定哪些位置要进行Attention的计算

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九、Do we need full attention matrix？

实际上，Attention Matrix通常是Low Rank的，也就是说大部分列之间都是有线性关系的。所以我们可以将原本N×N的Matrix进行缩减，从而降低计算量。

问：实际上应该怎么做呢？
答：从N个Key和Value中选出K个具有代表性的Key和Value进行Attention的计算

问：那么怎么选取具有代表性的Key呢？
答：有两个方法。
方法1：对N个Key进行卷积操作，从而达到降维的效果
方法2：将原本的d×N的矩阵乘上一个N×K的矩阵，就可以得到d×K的矩阵，从而实现降维

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十、Attention Mechanism is three-matrix Multiplication

下面回顾一下Attention的计算过程

假设不考虑SoftMax过程，计算O矩阵的过程可以近似如下

那么我们可以通过改变矩阵的求解顺序来实现加速

先来看看原本求解顺序所需要的计算量

再来看看交换顺序后的求解计算量

对比一下，由于N是序列的长度，所以往往N会比d大很多，所以通常情况下 $(d+d^{\prime })N^2>2d{d}^{\prime }N$

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十一、Do we need Q and K to compute attention？Synthesizer！

我们其实可以不用Q和K计算Attention Matrix，而是直接将Attention Matrix替换为可学习的一组参数矩阵！

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十二、Attention-free？

Attention是必须的吗？不用Attention能得到很好的效果吗？下面是对这个问题的一些研究

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十三、Summary