这里给大家提供一个“万精油”办法：一，要想信息全面，先划分层次；二，要想字数在规定字数内，在已有的层次上压缩。给大家举个例子，以下面题型为例：这则新闻共4句话，首句是导语，介绍新闻的主要内容，即：2019年4月21—28日(时间)，第55届世乒赛单项赛在布达佩斯举行(人物/对象＋事件)。第二句分别介绍...
很多时候,一种原始的信息,它们虽然里面有很多冗余成分,但是很难直接压缩掉。但我们可以将它们转化为容易压缩的等价的信息,再进行压缩,然后进行存储和传输。在使用和接收到被压缩的等价信息后,我们先解压,再恢复回原来的信息。 不仅每一篇文章,每一段语音,每一个图片可以利用信息的等价性分别压缩,将很多相同形式的内容...
增加神经网络层数可以加快收敛速度,因为每一层随机权重都在进行信息压缩,相当于对噪音导致的信息压缩过程开了多线程。 每上升一层神经网络特征,因为信息压缩的现象,所以信息承载上限最好也随之降低,超出所需的I(X;T)比特数,并不会帮助提升预测效果,只会拖累计算速度。有时候需要借助结构改变来减少信息承载上限,从而强...
在Infini-attention中,旧的KV状态({KV}s-1)被存储在压缩记忆中,而不是被丢弃。 通过将查询与压缩记忆中存储的键值进行匹配,模型就可以检索到相关的值。 PE表示位置嵌入,用于给模型提供序列中元素的位置信息。 对比来看Transformer-XL,它只缓存最后一段KV状态,在处理新的序列段时就会丢弃旧的键值对,所以它只能保留...
资源信息压缩 资源信息压缩是2008年公布的资源科学技术名词。定义 以一定的质量损失为容限，按照某种方法从给定的信息源中推导归纳出已简化的、或被“压缩”的资源信息表达式。出处 《资源科学技术名词》。
根据OpenAI的最新观点，基于GPT的大语言模型的是性能卓越的数据压缩器。语言模型的本质，是不断预测下一个词的概率分布，从而完成生成式任务。但是从“无损压缩”的角度来看，如果模型对下一个词的预测更加准确，就意味着其对知识的理解更深，从而获得对这个世界更高的分辨率。随着模型规模的提升，基于信息熵计算出的...
在Infini-attention 中,旧的 KV 状态({KV} s-1)被存储在压缩记忆中,而不是被丢弃。 通过将查询与压缩记忆中存储的键值进行匹配,模型就可以检索到相关的值。 PE 表示位置嵌入,用于给模型提供序列中元素的位置信息。 对比来看 Transformer-XL,它只缓存最后一段 KV 状态,在处理新的序列段时就会丢弃旧的键值对,...
数据压缩是指对原始数据进行重新编码 , 去除原始数据中冗余数据的过程。 在多媒体信息数字化的过程中 , 为了获得满意的音频效果。可能采用更高的采样频率和量化位数 ; 为了获得满意的图像或视频画面 , 可能采用更高的图像分辨率和像素深度。 质量的提高带来的是数据量的急剧怎家 , 给存储和传输造成极大的困难。为...
「信息瓶颈」理论(Schwartz-Ziv & Tishby 2017 年论文等,见参考文献)试图解释涉及信息压缩的神经网络泛化问题,这个概念是指在神经网络学习对输入编码时,输入 X 和隐藏层 T(图 1)之间的互信息在训练过程中迅速上升,之后在神经网络学习丢弃与任务无关的非关联信息(图 2)时,该互信息缓慢下降(压缩)。每一个连续的...