这样可以大大降低模型分解之后的计算量,常常用于神经网络模型分解。 图1:低秩分解 Low Rank Expansion 常见的低秩分解有奇异值分解(SVD)、CP分解、Tucker分解、Tensor Train分解和Block Term分解,本文只探究奇异值分解(SVD)、CP分解和Tucker分解。 低秩分解实际上就是把较大的卷积核分解为两个级联的行卷积核和列卷积...
本模型基于 1966 年 Tucker 提出的 Tucker decomposition,它将一个张量分解为一个 core tensor 和一组矩阵相乘的形式,可以被视为一种高阶 SVD 的形式,在矩阵是正交的和 core tensor 是“all-orthogonal(全正交)”的 special case 下。 文章声称 TuckER 是 fully expressive 的,这个词也在很多文章中见过,这里解...
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...
1楼:Originally posted by木马丶矜持控at 2014-12-11 11:27:24 有高人么？ Tucker3模型的公式和用...
请问有懂tucker 3模型结果如何分析的吗
TuckER模型 pytorch损失函数 classTuckER(torch.nn.Module):def__init__(self,d,d1,d2,**kwargs):super(TuckER,self).__init__()self.E=torch.nn.Embedding(len(d.entities),d1,padding_idx=0)self.R=torch.nn.Embedding(len(d.relations),d2,padding_idx=0)self.W=torch.nn.Parameter(torch....
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张量环式分解 (tensor ring decompsition, TR decomposition) 是一种特殊的张量分解结构,相比于常用的CP分解和Tucker分解,这种分解结构可以挖掘和表达更多的数据模式,但与常用的张量分解低秩结构一样,随着数据张量的阶数增加,找到一个合理低秩结构 (latent TR factors, 简称“隐性TR因子”) 的难度也会相应地增加。
1楼:Originally posted by木马丶矜持控at 2014-12-11 11:27:24 有高人么？ Tucker3模型的公式和用...