Set Transformer: A Framework for Attention-based Permutation-Invariant Neural Networks

文献阅读笔记系列

一、题目：Set Transformer: A Framework for Attention-based Permutation-Invariant Neural Networks

  这是一篇利用transformer的自注意力机制来处理无序的集合数据的一种编码解码结构。

二、提出问题

  对于输入为集合数据的问题，深度模型需要满足两个条件：1）：对于输入数据中的任何排列方式，模型都可以保持一致的输出。2）：模型可以处理任意长度的集合数据（例如PointNet中的MLP在处理点云时所有点都共享权重，理论上可以处理任意数量的点，最后再通过均衡函数进行特征聚合）。
本文提出的模型也是按这两个条件所设计的。

三、创新点

  1、基于注意力机制，本文提出了一种全新的用于处理集合数据的解码器和编码器结构。
  2、利用诱导点方法将自注意力中的计算复杂度由平方转化为线性（对于输入集合中的实例数量来说）。

四、主要理论

本文主要设计了三种基于注意力的集合操作MAB，SAB， ISAB，如下图所示：

1、首先是注意力和多头注意力
  单头注意力：