# Memformer The Memory-Augmented Transformer

论文地址：

* [https://arxiv.org/abs/2010.06891](https://arxiv.org/abs/2010.06891)

## 整体思路以及计算方式

Transformer + 循环，论文只使用在Encoder-Decoder结构中：

* 给定循环次数$$T$$，输入$$\mathbf x\in \mathbb R^{n\times d}$$
* 初始化$$\mathbf m\in \mathbb R^{m\times d}$$
* 对于$$\mathbf x$$，得到输出$$\mathrm{Encoder}(\mathbf x,\mathbf m)\in \mathbb R^{n\times d}$$
* $$\text{for i = 1,...,T}$$:
  * $$\mathbf m= f(\mathrm{MHA}(\mathbf m,\mathbf x)) \in \mathbb R^{m\times d}$$

## 时间复杂度

依然是标准Attention的计算方式，但这里涉及到循环，所以时间复杂度为$$O(nmTd)$$。

## 训练以及loss

引入MRBP的训练方式，具体见论文。

## 代码

* [https://github.com/lucidrains/memformer](https://github.com/lucidrains/memformer)

## 实验以及适用场景

单向双向模型均适用；论文里只测试了lm（单向模型），效果有所提升。

## 细节

$$m$$不在计算图内。

## 简评

总结：

* 本质上就是RNN，不会进行复现；
