通俗理解，Sparse Attention是什么原理？ - 知乎
Sparse Attention的核心思想 Sparse Attention 的核心思想是避免计算每对元素之间的关系，而是仅计算序列中最重要的元素之间的关系。这样可以显著降低计算复杂度和内存占用。 具体来 …
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
Feb 18, 2025 · 准确率上，sparse 的模型比 full 还要搞一些。 这个我猜一点原因：（1）模型还不算大，NSA 和 full 还没遇到“瓶颈”，所以 full attention 还没摸到其上限，不能和 NSA 拉开差 …
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 。 …
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 …
深度学习中的sparse和dense模型指的是什么？ - 知乎
Oct 19, 2017 · Sparse特征通常指的是那些具有大量可能值但实际使用值很少的特征，例如用户浏览过的商品ID。 这些特征在数据集中往往有很多零值，因此被称为稀疏。 在Sparse双塔模型 …
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
这个例子中， sparse_input 是一个稀疏矩阵，它的非零元素的索引和值分别由 indices 和 values 参数指定。 param_matrix 是一个普通的密集矩阵，它的形状与 sparse_input 的列数匹配。然后 …
如何理解稀疏主成分分析(Sparse Principal Component Analysis)?
变量经过PCA后得到的主成分通常在多个原始变量上都不为 0，这导致进行PCA后的主成分的含义较为模糊，给数据分析带来了一定难度，因此Zou等（2006）提出的一种新的主成分分析方 …
如何评价Sparse R-CNN，目标检测未来会如何发展？ - 知乎
3、ROI feature 和 Learnable proposal feature 用 optimal bipartite matching做匹配，而不是沿用IOU做匹配。 4、Detr中使用了 transformer让每个object query都和全局的特征图交互， …
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 …