Informer 论文学习笔记

论文：《Informer: Beyond Efficient Transformer for Long Sequence Time-Series Forecasting》
代码：https://github.com/zhouhaoyi/Informer2020
地址：https://arxiv.org/abs/2012.07436v3
特点：

1. 实现时间与空间复杂度为 $\mathcal{O}(L\ln L)$ 的自注意力；
2. 使用自注意力提纯（Distilling）的方法，降低了特征的冗余；
3. 以生成式的风格一次性输出长序列预测结果，杜绝了 One-by-One 方式中存在的误差积累；
4. 基于上面的内容，创建新的 LSTF 模型 Informer。

核心贡献：

1. 用新的自注意力模块 ProbSparse Self-Attention 降低了原始 Self-Attention 的时间与空间复杂度；
2. 提出 Self-Attention 净化（Distilling） 方法，进一步降低模型整体的复杂度；

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Informer 模型的整体结构

ProbSparse Self-Attention

先介绍一下算法的整体流程，后面再介绍具体含义和原因。

Require：Tensor $Q\in {\mathbb{R}}^{m\times d},K\in {\mathbb{R}}^{n\times d},V\in {\mathbb{R}}^{n\times d}$

1. print set hyperparameter $c$, $u=c\ln m$ and $U=m\ln n$
2. randomly select $U$ dot-product pairs from $K$ to $\bar{K}$
3. set the sample score $\bar{S}=Q{\bar{K}}^T$
4. compute the measurement $M=\max (\bar{S})-\text{mean}(\bar{S})$ by row
5. set $\text{Top-}u$ queries under $M$ as $\bar{Q}$
6. set $S_1=\text{softmax}(\bar{Q}{K}^T/\sqrt{d})\cdot V$
7. set $S_0=\text{mean}(V)$
8. set S = { S 1 , S 0 } \pmb{S}=\{\pmb{S}_1,\pmb{S}_0\} S={S1​,S0​} by their original rows accordingly

Ensure：self-attention feature map $S$

ProbSparse Self-Attention 的基本思想

利用原始 Self-Attention 中的稀疏性，降低算法的时间与空间复杂度。
核心方法：利用下式选出对 value 更有价值的 query

M ˉ ( q i , K ) = max ⁡ j { q i k j T d } − 1 L K Σ j = 1 L K q i k j T d \bar{M}(\pmb{q}_i,\pmb{K})=\max_{j}\{\frac{\pmb{q}_i\pmb{k}_j^T}{\sqrt{d}}\}-\frac{1}{L_K}\Sigma^{L_K}_{j=1}\frac{\pmb{q}_i\pmb{k}_j^T}{\sqrt{d}} Mˉ(qi​,K)=jmax​{d ​qi​kjT​​}−LK​1​Σj=1LK​​d ​qi​kjT​​

即算法中的 3 与 4。

为什么用这种方法？：
原始 Self-Attention $\text{softmax}(Q{K}^T/\sqrt{d})\cdot V$ 可改写为下面的概率形式：
$$\mathcal{A}(q_i,K,V)={\Sigma }_j\frac{k(q_i,k_j)}{{\Sigma }_{l}k(q_i,k_l)}{v}_j={\mathbb{E}}_{p(k_j|q_i)}[v_j]$$

$k(\cdot ,\cdot )$ 的含义不再赘述。

为度量 query 的稀疏性，可以考虑 $p(k_j|q_i)$ 与均匀分布 $q(k_j|q_i)=1/L_K$`之间的 KL 散度 $KL(q||p)=-\Sigma \frac{1}{L_K}\ln (\frac{k(q_i,k_j)}{{\Sigma }_{l}k(q_i,k_l)}{L}_K)$，展开并舍弃常数项之后可得第 i 个 query 的稀疏性度量为：
$$M(q_i,K)=\ln {\Sigma }_{j=1}^{L_K}{e}^{\frac{q_i{k}_j^T}{\sqrt{d}}}-\frac{1}{L_K}{\Sigma }_{j=1}^{L_K}\frac{q_i{k}_j^T}{\sqrt{d}}$$

基于 M，可以选用 Top-u 的 queries 构成的 $\bar{Q}$ 代替 Q 计算自注意力（文中设置 $u=c\ln L_Q$，其中 c 是超参数）。

为什么要使用这两个分布的 KL 散度？为什么M可以度量注意力的稀疏性？：Self-Attention 涉及到了点积运算，该运算表明 $p(k_j|q_i)$ 与均匀分布 $q(k_j|q_i)=1/L_K$ 之间的差别越大越好，这启发我们使用 M 作为稀疏性的度量。
新问题：M 中的第一项实际计算时的复杂度仍旧是 $\mathcal{O}(L^2)$ 的。
解决方式：基于 Lemma 1 与 Proposition 1，先随机采样 $U=L_K\ln L_Q$ 个 k-q 对，然后在这 U 个 k-q 对上计算 M ˉ = max ⁡ j { q i k j T d } − mean j { q i k j T d } \bar{M}=\max_{j}\{\frac{\pmb{q}_i\pmb{k}^T_j}{\sqrt{d}}\}-\text{mean}_{j}\{\frac{\pmb{q}_i\pmb{k}^T_j}{\sqrt{d}}\} Mˉ=maxj​{d ​qi​kjT​​}−meanj​{d ​qi​kjT​​} 作为 M 的近似值，最后选定 top-u 个 query 用作 Self-Attention 计算。（即算法中的 1、2、5 和 6，这里两次降低计算量）

补充：

• Lemma 1：For each query $q_i\in {\mathbb{R}}^d$ and $k_j\in {\mathbb{R}}^d$ in the keys set $K$, we have the bound as $\ln L_K\le M(q_i,K)\le \ln L_K+\bar{M}(q_i,K)$. When $q_i\in K$, it also holds.（它说明可以用 $\bar{M}$ 做近似计算。利用凸函数证明）
• Proposition 1: Assuming $k_j\sim \mathcal{N}(\mu ,\Sigma )$ and we let $q{k}_i$ denote set $\{(q_i{k}_j^T)/\sqrt{d}|j=1,\cdots ,L_K\}$, then $\forall M_m={\max }_{i}M(q_i,K)$ there exist $\kappa >0$ such that: in the interval ∀ q 1 , q 2 ∈ { q ∣ M ( q , K ) ∈ [ M m , M m − κ ) } \forall\pmb{q}_1,\pmb{q}_2\in\{\pmb{q}|M(\pmb{q},\pmb{K})\in[M_m,M_m-\kappa)\} ∀q1​,q2​∈{q∣M(q,K)∈[Mm​,Mm​−κ)}, if $\bar{M}(q_1,K)>\bar{M}(q_2,K)$ and $\text{Var}(q{k}_1)>\text{Var}(q{k}_2)$, we have high probability that $M(q_1,K)>M(q_2,K)$.（采样后不影响排序，这说明采样之后仍旧可以保证 Top-u 的可靠性。利用对数正态分布及数值化样例定性式证明）

Self-Attention Distilling

目的：在自注意力模块之后，过滤掉 value 中的冗余信息。
方式：使用 CNN、MaxPooling 进行下采样：

\pmb{X}^t_{j+1}=\text{MaxPool}(\text{ELU}(\text{Conv1d}([\pmb{X}^t_j]_{AB})))

其中，CNN 的 kernel-size=3，pooling 的 stride=2，整体的空间复杂度为：$\mathcal{O}((2-ϵ)L\log L)$，$ϵ$ 是一个小量（原因是：$1+\frac{1}{2}+\frac{1}{4}+\frac{1}{8}+\cdots$）。

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其他

1. Decoder：与原始 Transformer 的一致；
2. 生成式推断（Generative Inference）：一次性输出长序列预测结果，而非迭代地逐个输出结果。
3. Loss Function：MSE
4. 位置嵌入（Position Embedding）：局部时间戳的位置嵌入(PE，使用sin函数)、全局时间戳的位置嵌入(SE，用于日月周节日等特殊时间点) ${\text{PE}}_{(L_x\times (t-1)+i,)}+\Sigma [{\text{SE}}_{(L_x\times (t-1)+i)}{]}_p$

   # PE
   pe[:, 0::2] = torch.sin(position * div_term)
   pe[:, 1::2] = torch.cos(position * div_term)
   # SE
   minute_x  = nn.Embedding( 4, d_model)(x[:,:,4])
   hour_x    = nn.Embedding(24, d_model)(x[:,:,3])
   weekday_x = nn.Embedding( 7, d_model)(x[:,:,2])
   day_x     = nn.Embedding(32, d_model)(x[:,:,1])
   month_x   = nn.Embedding(13, d_model)(x[:,:,0])
   se = hour_x + weekday_x + day_x + month_x + minute_x