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看这篇博客的时候，因为patch后做了一个fc的映射，也是有计算的消耗嘛，好奇为什么说patchtst能够减小“注意力图的内存使用和计算复杂度减少了S倍，从而在计算资源有限的情况下允许模型查看更长的历史序列。“ 所以思考了一下，问了一下GPT，看了一下GPT的分析，先上结论：
随着序列长度 𝐿 的增加，Attention的计算复杂度会比MLP高很多。对于较长的序列，Attention的复杂度会迅速增长，而MLP的复杂度保持相对稳定。那么这种情况下，假设d << L，那么这种情况下mlp的映射计算量相对于没映射前做处理的L直接做Attn的计算量小多了。
并且要注意只是说attn的计算量降低了，或者整体的降低了，但是引入了mlp的计算，不过这种计算是牺牲小挽救大局。