Sparse Transformer - 知乎
Sparse Transformer 减轻计算量的方式通过让连接模式作用到 上，从而减轻 的复杂度。 如式 (3)。 对于第 个时间片的输入，首先使用 Key 和 Value 的权值矩阵乘以输入特征，得到 和 。 然后再将连接模 …
稀疏（sparse）在机器学习中很重要吗？为什么？ - 知乎
Dec 7, 2015 · 深度学习论文中经常看到"sparse"，所以应该是重要的概念，但一直不理解很困惑； 刚才在quora上的回答感觉很有帮助，尝试总结以下： sparse 代表数据为0，sparse数据的存在让不为0 …
通俗理解，Sparse Attention是什么原理？ - 知乎
通俗解释 Sparse Attention 的原理： 想象你在读一本长篇小说，如果每一页都要仔细读完全文才能理解剧情，效率会非常低。实际上，你会 快速跳过无关段落，只聚焦关键章节和人物对话，这就是 Sparse …
深度学习中的sparse和dense模型指的是什么？ - 知乎
Oct 19, 2017 · Sparse双塔和Dense双塔是推荐系统中使用的两种不同类型的双塔模型，它们主要的区别在于， 举个例子：以一个复杂的名词开始，比如 sparse Matchnet双塔多目标召回 Sparse MatchNet …
什么是稀疏特征 (Sparse Features)? - 知乎
要回答什么是sparse feature，可能首先要理解什么是feature。 一般在machine learning意义上，我们常说的feature，是一种对数据的表达。当然，要衡量一种feature是否是合适的表达，要根据数据，应 …
Sparse matrix 作为深度学习输入 在模型表现上会有影响吗 不考虑模型 …
在深度学习中，使用稀疏矩阵（sparse matrix）作为输入确实会对模型的表现产生影响，即使不考虑模型的运行效率。 这种影响可以从以下几个方面来理解： 1. 数据表示的丰富性：稀疏矩阵通常包含大量 …
请问机器学习中的稀疏先验（sparse prior）是什么？ - 知乎
还是离不开概率啊。 sparse prior是指在机器学习中，使用一个 概率 分布来描述参数的分布，其中大多数参数的值都是零或接近零。这个概念出自于2006年的论文《Sparse Bayesian Learning and the …
贝叶斯压缩感知和稀疏贝叶斯学习有什么不同？ - 知乎
事情是这样的，Tipping于2001年发了几篇关于SBL（稀疏贝叶斯学习）的文章，也称RVM（相关向量机），见其主页 scientific publications。其中，“Sparse Bayesian Learning and the Relevance Vector …
为什么sparse representation比起其它成分分析方法（DFT，Wavelet） …
为什么sparse representation比起其它成分分析方法（DFT，Wavelet）能得到更好的效果？ 众所周知，sparse representation的dictionary是overcomplete的，如果对训练信号得到一组合适的dictionar… …
pytorch中如何进行sparse matrix的运算与back propagation？
Sep 29, 2023 · pytorch中如何进行sparse matrix的运算与back propagation？ pytorch拥有如sparsetensor这种库，但是很多操作暂时没有，不能直接训练。 请问有没有其他方法去做稀疏矩阵 …