这个是Sparse(稀疏)的 这个偏Dense(密集)的 04SLAM算法实现的4要素 SLAM算法在实现的时候主要要考虑以下4个方面: 地图表示问题,比如dense和sparse都是它的不同表达方式,这个需要根据实际场景需求去抉择 信息感知问题,需要考虑如何全面的感知这个环境,RGBD摄像头FOV通常比较小,但激光雷达比较大 数据关联问题,不同的sens...
这里的目标是将训练算力与推理算力分离,所以对于任何将被部署的模型来说,训练超过 DeepMind 的 Chinchilla-optimal 是有意义的。(拾象注:增加训练数据量使模型过度学习,是增加小模型能力、降低推理成本的策略。)这也是为什么要使用稀疏模型架构(sparse model architecture)的原因,这种架构下的推理并不需要激活所有参数。
第二种模型压缩方法是剪枝(pruning),即删除GPT-4的网络元素,包括从单个权重(非结构化剪枝)到更高粒度的组件如权重矩阵的通道。这种方法在视觉和较小规模的语言模型中有效,也是很多框架(Framework)上自带的功能。 第三种模型压缩方法是稀疏化。例如奥地利科学技术研究所(ISTA)提出的SparseGPT可以将GPT系列模型单次剪枝...
model.compile(optimizer='adam',loss='sparse_categorical_crossentropy',metrics=['accuracy'])# 训练模型 model.fit(x_train,y_train,epochs=5)# 测试模型 model.evaluate(x_test,y_test)# 读取图片并进行处理 img=cv2.imread('test.jpg')gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)resized=cv2.resize(gr...
稀疏矩阵:如果在矩阵中,多数的元素为0,通常认为非零元素比上矩阵所有元素的值小于等于0.05时,则称此矩阵为稀疏矩阵(sparse matrix)。 你可能会想到用二维数组来存放此矩阵中的元素,就像这样:int text[][5] = {{0,5,6,0,4},{0,0,0,0,0},{1,0,0,0,0},{1,0,0,0,0},{0,2,...
团队在BigBench-Lite上进行了少样本测试，其中包括与BIG-G、BIG-G-Sparse以及GPT-3的对比。通过计算每个词元激活的参数数量和训练词元的数量来大致估计相对成本。图中每个点的大小代表了相应词元激活的参数数量。特别需要指出的是，浅灰色的点表示MoE模型的总参数量。对此，Jim Fan也表示，MoE并不新鲜，它只是没有...
SpMv (Sparse Matrix vector) 什么是稀疏矩阵 在实际应用中我们经常会遇到各种稀疏矩阵,即矩阵中很多元素值为0。其中最著名的稀疏矩阵当属PageRank。 PageRank是一个系数矩阵,用来统计全世界的网页之间的关联性。如下图示矩阵的行和列分别表示某一个网页。如果网页R和网页C有链接,那么对应位置上的值不为0。但是很显...
(object = sparseMatrix(i = i, j = j, x = 1, dims = c(nrow(x = object), nrow(x = object))), Class = "Graph") # 增加行名、列名 rownames(x = nn.matrix) <- rownames(x = object) colnames(x = nn.matrix) <- rownames(x = object) # 近邻图就是这个稀疏矩阵,每行是cell,...
也就是可以加一个任意的正交的矩阵,将不sparse的输入变成sparse。The rough idea of this proof is:RIP condition holds for all possible (infinitely many) sparse vectors, but we want to apply union bound. So:Continuous space \(\rightarrow{}\) finite number of points Consider a specific index ...