Dec 7, 2015 · 深度学习论文中经常看到"sparse"，所以应该是重要的概念，但一直不理解很困惑； 刚才在quora上的回答感觉很有帮助，尝试总结以下： sparse 代表数据为0，sparse数据的存 …

Sparse Attention的核心思想 Sparse Attention 的核心思想是避免计算每对元素之间的关系，而是仅计算序列中最重要的元素之间的关系。这样可以显著降低计算复杂度和内存占用。 具体来 …

Feb 18, 2025 · 准确率上，sparse 的模型比 full 还要搞一些。 这个我猜一点原因：（1）模型还不算大，NSA 和 full 还没遇到“瓶颈”，所以 full attention 还没摸到其上限，不能和 NSA 拉开差 …

Jan 20, 2024 · Sparse Transformer 减轻计算量的方式通过让连接模式作用到 上，从而减轻 的复杂度。 如式 (3)。 对于第 个时间片的输入，首先使用 Key 和 Value 的权值矩阵乘以输入特征， …

要回答什么是sparse feature，可能首先要理解什么是feature。 一般在machine learning意义上，我们常说的feature，是一种对数据的表达。当然，要衡量一种feature是否是合适的表达，要根 …

说回sparse residency，sparse residency的buffer除了不需要全部驻留外，与仅仅sparse binding的buffer别无二致。 绑定时候的对齐和粒度条件也一模一样，由alignment决定。 buffer是否支 …

稀疏矩阵（sparse matrix）的基本数据结构实现 稀疏矩阵（sparse matrix）的基本数据结构实现 立党 朋克 99 人赞同了该文章

Sparse Autoencoder虽然强大，但同样存在局限性。 首先，由于其加入了稀疏性约束，模型的训练过程可能会变得更加复杂，需要更多的调试和优化。 其次，Sparse Autoencoder的效果也受 …

Oct 19, 2017 · Sparse特征通常指的是那些具有大量可能值但实际使用值很少的特征，例如用户浏览过的商品ID。 这些特征在数据集中往往有很多零值，因此被称为稀疏。 在Sparse双塔模型 …

Block-Sparse FlashAttention是对FlashAttention的稀疏化扩展，需要先假定存在一个butterfly形式的Attention稀疏化矩阵 M ， M_ {i j} = 0 表示是被稀疏的部分，在计算Attention时，直接跳过 …