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 。 …
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 …
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 …
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 …
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 …
哪里有标准的机器学习术语 (翻译)对照表？ - 知乎
学习机器学习时的困惑，“认字不识字”。很多中文翻译的术语不知其意，如Pooling，似乎90%的书都翻译为“…
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 …
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， …
若游戏场景中仅存在一个固定方向的单向光源，有哪些可利用预计 …
Nov 13, 2017 · Treyarch在《使命召唤：黑色行动3》里用了一个方法称之为sparse shadow tree，用一个四叉树去压缩预先生成的shadowmap，然后在runtime解压，在继承传统静 …
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 …