推荐项目：Galerkin Transformer —— 无需 Softmax 的线性注意力机制

推荐项目：Galerkin Transformer —— 无需 Softmax 的线性注意力机制

galerkin-transformer [NeurIPS 2021] Galerkin Transformer: a linear attention without softmax 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ga/galerkin-transformer

项目介绍

Galerkin Transformer 是一个创新的开源项目，旨在通过线性注意力机制来提升 Transformer 模型的性能和效率。该项目在 NeurIPS 2021 大会上亮相，受到了广泛关注。Galerkin Transformer 通过摒弃传统的 Softmax 操作，采用全新的线性注意力机制，显著降低了计算复杂度，同时保持了强大的近似能力。

项目技术分析

核心技术

Galerkin Transformer 的核心在于其独特的注意力操作符：

• Galerkin 类型注意力：简化为 Q(K^TV)，完全无需 Softmax。
• Fourier 类型注意力：采用 (QK^T)V，具有二次复杂度。

这两种注意力机制都通过层归一化来处理latent representations，类似于 Gram-Schmidt 过程中的归一化操作。

Hilbertian 框架分析

项目利用 Hilbertian 框架对线性注意力变体进行了深入分析，证明了 Galerkin 类型注意力在近似能力上与 Petrov-Galerkin 投影相当。这一分析方法常用于有限元分析社区，解决流体和电磁问题。

注意力机制的解读

• 近似能力：输入的“查询”在 Hilbert 空间中寻找最佳表示。
• 平移能力：注意力机制能够找到最小化输入与目标之间距离的 latent representations。

项目及技术应用场景

Galerkin Transformer 适用于多种场景，特别是在处理偏微分方程（PDE）相关的操作符学习方面表现出色。具体应用包括：

• 能量衰减问题的建模
• 逆系数识别问题
• 其他需要高效注意力机制的深度学习任务

项目特点

• 高效性：无需 Softmax，显著降低计算复杂度。
• 强大的近似能力：在 Hilbertian 框架下，线性注意力机制仍能保持强大的近似能力。
• 灵活性：适用于多种深度学习任务，特别是 PDE 相关问题。
• 开源友好：项目采用 MIT 许可证，代码完全开源，易于使用和扩展。

安装与使用

安装要求

• Python 3.8
• PyTorch 1.9.0

安装步骤

git clone https://github.com/scaomath/galerkin-transformer.git
cd galerkin-transformer
python3 -m pip install -r requirements.txt

示例代码

from galerkin_transformer.model import *

encoder_layer = FourierTransformerEncoderLayer(
                 d_model=128,
                 pos_dim=1,
                 n_head=4,
                 dim_feedforward=512,
                 attention_type='galerkin',
                 layer_norm=False,
                 attn_norm=True,
                 norm_type='layer',
                 dropout=0.05)
encoder_layers = nn.ModuleList([copy.deepcopy(encoder_layer) for _ in range(6)])
x = torch.randn(8, 8192, 128) # embedding
pos = torch.arange(0, 8192).unsqueeze(-1) # Euclidean coordinates
pos = pos.repeat(8, 1, 1)
for layer in encoder_layers:
    x = layer(x, pos)

总结

Galerkin Transformer 是一个极具创新性和实用性的开源项目，通过引入线性注意力机制，显著提升了 Transformer 模型的性能和效率。无论你是从事深度学习研究的学者，还是需要高效模型来解决实际问题的工程师，Galerkin Transformer 都值得你一试。

立即访问 Galerkin Transformer GitHub 仓库 了解更多详情，开始你的高效深度学习之旅！

galerkin-transformer [NeurIPS 2021] Galerkin Transformer: a linear attention without softmax 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ga/galerkin-transformer