1. 奇异值分解(SVD) 1.1 特征值和特征向量 1.2 SVD 1.3 SVD的具体应用 1.3.1 压缩 1.3.2 降维 2. CP分解 3. Tucker分解 4. SVD分解、Tucker分解与CP分解的区别与联系 前言 下图1展示了低秩分解的基本思想: 将原来大的权重矩阵分解成多个小的矩阵,用低秩矩阵近似原有权重矩阵。这样可以大大降低模型分解之后的计算量,常常用
在模型压缩中，Tucker分解可以通过减少核心张量和因子矩阵的维度来实现存储和计算的节省。区别与联系 SVD和Tucker分解是更广泛的分解方法，而CP分解是Tucker分解的一种特例。 CP分解通过外积构成向量，而Tucker分解则是通过核心张量进行表达。 在秩的求解方面，CP分解相对困难，而Tucker分解提供了更灵活的结构。
全连接层出现在DNN和 CNN中.很多论文[介绍了如何用SVD,VQ,Sparse code压缩全连接层,这些方法不是端到端地训练一个新模型,而是对训练好的模型压缩其全连接层的权重矩阵,在应用实现中则需要同时考虑对权重和偏移的处理. 实际上权重和偏移的维度不相同,处理方法是不同的.本文将系统性地介绍在应用实现中,如何利用下...
1️⃣ SVD-LLM 在多个 benchmark 数据集上取得了显著的性能提升,在高压缩率下依然能够保持与原始模型相当的性能。2️⃣ 实验结果表明,SVD-LLM 的截断感知数据白化和逐层闭式模型参数更新策略能够有效减少信息损失,提高压缩效率。3️⃣ 虽然 SVD-LLM 取得了良好的结果,但其计算复杂度仍有提升空间,并且在...
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基于GAN的可调整的图像压缩系统 基于原始-对偶活动集算法的K-SVD图像去噪 神经阅读理解与超越 准确性与复杂性:可视问答模型中的一种权衡 论文名称:Accuracy vs. Complexity: A Trade-off in Visual Question Answering Models 作者:Farazi Moshiur R. /Khan Salman H. /Barnes Nick ...
在即将于2025年4月24日举行的国际学习代表大会(ICLR2025)上,备受瞩目的论文《Dobi-SVD:Differentiable SVD for LLM Compression》将为大规模语言模型(LLM)的高效压缩提供全新思路。这一技术的提出,正值巨大数据驱动的人工智能领域蓬勃发展之际,尤其是在对性能要求如此严格的市场环境中,Dobi-SVD方案无疑为多个智能设备的...
在这个光辉的学术舞台上,值得一提的是,大模型高效压缩的新方案《Dobi-SVD:Differentiable SVD for LLM Compression》。该论文不仅成为了ICLR 2025的高分潜力股,还为研究人员探索大语言模型的高效微调提供了新的思路。通过对传统奇异值分解(SVD)的回顾,Dobi-SVD引入了一系列创新,进一步提升了大模型的压缩效能。
4、奇异值分解SVD5、数据降维6、基于Python语言的CFD数据压缩(案例教学)人工智能深度学习基础四、人工智能基础理论与优化方法1、基本概念、神经网络的第一性原理2、感知机模型3、激活函数分类介绍4、损失函数分类介绍5、优化算法的分类介绍6、Pytorch介绍及环境搭建案例实践:Python实现基础网络架构1、 梯度下降算法的...
模型压缩之模型分解篇：SVD、CP和Tucker分解模型分解是通过将大型权重矩阵分解为较小的子矩阵，用低秩近似来减少计算量，常用于神经网络的效率优化。本文主要关注SVD、CP和Tucker三种分解方法。1. 奇异值分解（SVD）SVD在机器学习广泛应用，它不仅用于特征分解，还可用于降维、推荐系统和自然语言处理。SVD将...