当 \tau 接近0时,这便是一个 sparse 分布,反之则是 dense 分布。因此在训练过程中,我们的 \tau 会经历一个逐渐减小的过程。这便是 dense-to-sparse gate (DTS-gate)。最后作者们在benchmark上对这一新模型进行了实验,发现可以用更快的速度来达到同样的效果。 发布于 2021-12-31 15:51 ...
网络密到疏设计 网络释义 1. 密到疏设计 3.8.1密到疏设计(Dense-To-Sparse Design) 283.8.2 疏到密设计(Sparse-To-Dense Design) 293.9 Halton sequence布点 … ethesys.lib.fcu.edu.tw|基于 1 个网页
"Converts a dense adjacency matrix to a sparse adjacency matrix definedby edge indices and edge attributes."assert tensor.dim() == 2index = tensor.nonzero().t().contiguous()value = tensor[index[0], index[1]]return index, value我想知道将稠密邻接矩阵转换为稀疏邻接矩阵的意义是什么? pytorch...
说的不错,不排序也是有效的,但是cusolver方法是不怎么有效果的,cusparse的方法(至少cusparseDenseToSparse()方法亲测有效的)。 解决方法: 例如:转为csr格式,使用cusparseXcsrsort和cusparseGather对列和数值排序 注意:cusparseGather,不可将未排序指针和排序数值指针应该设为同一指针,否者数值混乱。
如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
tf.data.experimental.dense_to_sparse_batch( batch_size, row_shape ) 参数 batch_sizetf.int64标量tf.Tensor,表示要在单个批次中组合的此数据集的连续元素的数量。 row_shape一个tf.TensorShape或tf.int64向量 tensor-like 对象,表示生成的tf.sparse.SparseTensor中一行的等效密集形状。此数据集的每个元素必须具...
链接:From Dense to Sparse: Contrastive Pruning for Better Pre-trained Language Model Compression 感觉这篇,还是挺水的,直接将对比学习和模型减枝结合起来,硬结合,没啥美感 Motivation 现有的模型主要关注于 task-specific的减枝,根据下游任务来确定哪些参数需要被减掉。
First, a dense-to-sparse cross-modal learning module (DCLM) is designed, which reduces information waste in the interaction between 2D dense information and 3D sparse information. Then, an inter-modal attention fusion module (IAFM) is designed, which can retain more...
Pre-trained Language Models (PLMs) have achieved great success in various Natural Language Processing (NLP) tasks under the pre-training and fine-tuning paradigm. With large quantities of parameters, PLMs are computation-intensive and resource-hungry. Hence, model pruning has been introduced to compr...
MovieChat: From Dense Token to Sparse Memory for Long Video Understanding MovieChat: 从稠密令牌到稀疏记忆的长视频理解 论文链接：https://volctracer.com/w/3ontrIHa 论文作者：Enxin Song, Wenhao Chai, Guanhong Wang, Yucheng Zhang, Haoyang Zhou, Feiyang Wu, Haozhe Chi, Xun Guo, Tian Ye, ...