基于门控注意力单元（Gated Attention Unit, GAU）的序列建模算法详解 算法描述 门控注意力单元（GAU）是一种结合门控机制与注意力机制的序列建模结构，旨在降低传统Transformer中自注意力（Self-Attention）的计算复杂度，同时保持对长序列的建模能力。其核心思想是通过门控线性单元（GLU）对注意力输出进行加权筛选，并利用共享参数简化计算。与标准Transformer相比，GAU通过减少注意力头数量（甚至仅使用单头注意力）和引入门控投影，在保证性能的同时显著提升计算效率。 解题过程详解 1. 问题分析 传统Transformer的自注意力机制计算复杂度为 \(O(L^2 \cdot d)\)（\(L\)为序列长度，\(d\)为特征维度），且多头注意力需要维护多个头的参数。GAU试图解决以下问题： 计算效率 ：降低注意力机制的二次复杂度。 参数共享 ：通过门控机制减少参数量，避免多头设计的冗余。 长序列建模 ：保持对长距离依赖的捕获能力。 2. GAU的整体结构 GAU的输入为序列特征 \(X \in \mathbb{R}^{L \times d}\)，输出为同等维度的序列 \(O \in \mathbb{R}^{L \times d}\)。其核心运算分为两步： 门控注意力加权 ：通过注意力机制对值（Value）进行加权，并引入门控控制信息流。 前馈变换 ：对注意力结果进行非线性变换和残差连接。 3. 门控注意力的计算步骤 查询和键的生成 ： 使用共享参数矩阵 \(W_ {qz} \in \mathbb{R}^{d \times e}\) 和 \(W_ {kz} \in \mathbb{R}^{d \times e}\) 将输入 \(X\) 映射为查询 \(Q\) 和键 \(K\)，其中维度 \(e\) 通常小于 \(d\)（例如 \(e = d/2\)）： \[ Q = X W_ {qz}, \quad K = X W_ {kz} \] 此步骤通过降维减少计算量。 注意力权重的计算 ： 采用缩放点积注意力，但仅使用单头设计： \[ A = \text{softmax}\left(\frac{Q K^\top}{\sqrt{e}}\right) \] 复杂度为 \(O(L^2 \cdot e)\)，因 \(e < d\)，优于标准注意力。 值的生成与门控 ： 使用参数矩阵 \(W_ {vz} \in \mathbb{R}^{d \times s}\)（\(s\) 为扩展维度）生成值 \(V = X W_ {vz}\)，并通过门控线性单元（GLU）对注意力输出进行调控： \[ U = A V, \quad G = \sigma(X W_ {gu}) \quad (\sigma为Sigmoid函数) \] 最终门控输出为 \(O' = G \odot U\)，其中 \(\odot\) 表示逐元素乘法。门控机制能抑制无关特征，增强模型鲁棒性。 4. 前馈网络与输出 门控注意力的输出 \(O'\) 经过线性变换 \(W_ o \in \mathbb{R}^{s \times d}\) 和残差连接： \[ O = \text{LayerNorm}(X + O' W_ o) \] 后续可叠加多层GAU模块，构建深层网络。 5. 关键创新与优势 单头注意力设计 ：通过门控和降维替代多头注意力，减少参数和计算量。 门控筛选机制 ：动态控制注意力输出的信息流，提升特征选择性。 计算效率 ：复杂度降至 \(O(L^2 \cdot e + L \cdot d \cdot s)\)，在长序列任务中显著加速。 6. 应用场景 GAU适用于需高效处理长序列的任务，如： 长文本分类（如文档级情感分析） 语音识别中的声学建模 代码生成与摘要任务 总结 GAU通过门控注意力单元将门控机制与注意力融合，在保持序列建模能力的同时优化计算效率。其设计平衡了性能与资源消耗，为长序列处理提供了替代Transformer的轻量级方案。