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 …
如何看待Native Sparse Attention？ - 知乎
这就是 Sparse attention 类的论文的核心出发点，其中的关键就是用什么算法去压缩 token 数量，NSA 也不例外。 NSA 的野心要比之前的论文要大一些，它希望可以同时适用于训练和推 …
什么是稀疏特征(Sparse Features)? - 知乎
如果你想知道为什么sparse feature在某些应用里面表现很好，可以参考： 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？ - Bihan Wen 的 …
keras中的三种分类交叉熵分别是什么意思？ - 知乎
Dec 24, 2019 · sparse_categorical_crossentropy:与多类交叉熵相同,适用于稀疏情况。如上，但接受稀疏标签。注意，使用该函数时仍然需要你的标签与输出值的维度相同，你可能需要在标签 …
Sparse Transformer - 知乎
Jan 20, 2024 · Sparse Transformer 的提出动机是基于一个在 CIFAR-10 数据集上，使用一个 128 层 Self-Attention 模型，对注意力模式可视化后得到的。 如图 1 到图 4 所示，它是一个基于自 …
哪里有标准的机器学习术语(翻译)对照表？ - 知乎
稀疏特征 (sparse feature) 一种特征向量，其中的大多数值都为 0 或为空。例如，某个向量包含一个为 1 的值和一百万个为 0 的值，则该向量就属于稀疏向量。再举一个例子，搜索查询中的 …
参数矩阵和稀疏输入矩阵相乘，如何降低计算量和复杂度？ - 知乎
需要把 input 按照 sparse_csr的格式创建出来就行了，如果input逻辑上shape很大，只能用 torch.sparse_csr_tensor。如果本身input不大，那to_sparse_csr也OK。注意 to_sparse 创建 …
请问用ansys里的mesh划分网格报错是为什么? - 知乎
May 9, 2022 · 10、There is not enough memory for the Sparse Matrix solver to proceed。 没有足够的内存供稀疏矩阵求解器继续。 内存不足，增加物理内存、虚拟内存、简化模型、减少网 …
为什么sparse representation比起其它成分分析方 …
Sparse representation 不见得比wavelet效果好，redundant system会比wavelet效果好，通俗点讲就是因为当某些分量丢失时，这些分量所载负的信息， 能在没有损失的其它分量里存在，你 …
如何评价Sparse R-CNN，目标检测未来会如何发展？ - 知乎
Sparse R-CNN确实做的很好，等的就是这样的工作！ 极致简单，不需要复杂anchor先验设置、不需要nms、不需要RPN，将整个faster rcnn的pipeline变得非常简洁。 论文核心思想应该是借 …