### Biformer注意力机制的原理 Biformer是一种基于Transformer架构的创新设计，旨在优化计算效率和性能表现。它的核心在于引入了一种双路径（bifurcated path）的注意力机制，分别处理局部依赖关系和全局依赖关系[^1]。 #### 局部与全局注意力分离 Biformer的核心设计理念是将自注意力分为两个独立的部分： - **局部窗口注意力（Local Window Attention）**：该部分专注于捕捉短距离内的特征关联，类似于卷积神经网络中的感受野概念。通过限定每个token只关注其附近的邻居节点，显著降低了计算复杂度。这种方法通常采用固定大小的滑动窗口实现[^3]。 - **稀疏全局注意力（Sparse Global Attention）**：此模块负责捕获长程依赖关系，在整个序列范围内选取少量的关键位置进行交互。这种方式不仅保留了全局信息传递的能力，还有效减少了内存占用和运算量[^2]。 这两种类型的注意力被巧妙地结合起来，形成一种高效的混合模式，既能保持良好的表达能力，又能满足实际应用场景下的资源约束条件。 #### 计算流程概述 以下是Biformer的主要计算步骤： 1. 输入嵌入层接收原始数据并将其映射至高维空间； 2. 利用多头分裂策略分解Query、Key以及Value张量； 3. 对于每组头部执行如下操作： - 应用局部窗口注意力函数评估近距离联系强度； - 同时启动稀疏全局注意力逻辑寻找远端重要连接点； 4. 将两者的输出结果加权融合后再送回下一层继续迭代更新直至最终输出生成为止。 这一系列过程充分体现了Biformer兼顾细粒度细节刻画能力和宏观结构把握的优势所在。 ```python import torch from einops import rearrange class LocalWindowAttention(torch.nn.Module): def __init__(self, dim, window_size=8, num_heads=4): super().__init__() self.dim = dim self.window_size = window_size self.num_heads = num_heads def forward(self, x): b, n, c = x.shape qkv = rearrange(x, 'b (h w) c -> b h w c', h=self.window_size) # Perform local attention within each window... return out class SparseGlobalAttention(torch.nn.Module): def __init__(self, dim, sparsity_ratio=0.1, num_heads=4): super().__init__() self.dim = dim self.sparsity_ratio = sparsity_ratio self.num_heads = num_heads def forward(self, x): # Select sparse indices for global attention... return out class BiformerBlock(torch.nn.Module): def __init__(self, dim, window_size=8, sparsity_ratio=0.1, num_heads=4): super().__init__() self.local_attn = LocalWindowAttention(dim, window_size, num_heads) self.global_attn = SparseGlobalAttention(dim, sparsity_ratio, num_heads) def forward(self, x): loc_out = self.local_attn(x) glob_out = self.global_attn(x) fused_output = loc_out + glob_out # Simple fusion example return fused_output ``` 以上代码片段展示了如何定义`LocalWindowAttention` 和 `SparseGlobalAttention` 类，并在一个统一的 `BiformerBlock` 中组合它们的功能。 --- ### 结构图描述 遗憾的是，当前环境无法直接绘制图形。不过可以文字说明Biformer的整体框架布局： - 整个模型由若干堆叠的Biformer Block构成； - 每个block内部包含两条平行子通路——一条用于本地窗口注意力计算，另一条则针对稀疏全球注意力展开运作； - 数据流经这两个分支之后会被重新汇聚起来，经过规范化处理再反馈给下一个阶段作为输入源材料加以利用。 如果需要更直观的表现形式，推荐查阅官方文档或者相关学术论文附带的插图资料以获取精确可视化呈现效果[^1]。 ---