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 。 …
如何看待Native Sparse Attention？ - 知乎
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 拉开差距；（2）sparse …
vulkan中的sparse resource支持 - 知乎
说回sparse residency，sparse residency的buffer除了不需要全部驻留外，与仅仅sparse binding的buffer别无二致。 绑定时候的对齐和粒度条件也一模一样，由alignment决定。 buffer是否支 …
如何在机器学习模型中如何处理稀疏特征 (Sparse ... - 知乎
除了PCA以外，有没有其他方法可以实现在机器学习中合并稀疏和密集的数据。比如，在P2P借贷场景中，个人的…
稀疏矩阵（sparse matrix）的基本数据结构实现 - 知乎
简单解释一下，就是存储row和column的行数，然后有三个malloc出来的空间，其中p是每个column的有效起始元素的序号，i是对应的每个column对应的有效row的序号，x存储的是每个i …
SmartMindAI 的想法: 太牛了！稀疏注意力加速神 …
太牛了！稀疏注意力加速神器：SeerAttention-R | 今天来给大家分享一篇SeerAttention-R：面向长推理的稀疏注意力框架。💥核心创新点1. 给大模型加"智能眼睛"！不改动原模型参数，用轻量级 …
Tete - 知乎
Oct 7, 2025 · 因为理论和实验上Softmax Attention的Attention Weight刚好可以被完美分解为一个很高稀疏度的，但Rank很高的矩阵，和一个非常不稀疏，但是Rank很低的矩阵（链接 中分析 …
Sparse matrix 作为深度学习输入 在模型表现上会有影响吗 不考虑 …
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 …
如何理解稀疏主成分分析 (Sparse Principal Component Analysis)?
稀疏主成分分析简介 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 …
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 …