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iterative greedy algorithm
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一种快速优化视角：基于张量和 SVM 技巧重构 LLM 中的单层注意力机制，并在矩阵乘法时间内解决
通过迭代贪婪算法，在近似于 ε 的时间内训练了一个损失函数 L (X,Y)，其中 ε 是迭代次数，该算法关注大型语言模型、注意力回归、单层注意力网络、矩阵乘法等关键主题。
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10 months ago
基于学习的启发式方法：利用图卷积网络求解最小支配集问题的组合优化
我们提出了一种使用图卷积网络计算最小支配集的新型基于学习的启发式方法，并在随机生成的图和现实世界图数据集的组合上进行了广泛实验评估。我们的结果表明，所提出的基于学习的方法可以优于经典贪婪逼近算法，并演示了图卷积网络在数据集中的泛化能力以及扩
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a year ago
深度神经网络的鉴别感知通道剪枝
介绍了一种有效的基于鉴别力的通道剪枝方法，利用额外的损失函数增加中间层的鉴别力并根据重构误差和额外损失函数选择最具鉴别力的通道，并提出了一种迭代贪心算法来优化参数和通道选择。对类似于 ILSVRC-12 的测试数据，使用该算法对 ResNe
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6 years ago
近线性时间内样本最优密度估计
设计了一种新的快速算法，用于对分段多项式函数进行密度估计，该算法具有采样最优和近线性时间的估计能力，并且在实践中表现良好。
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9 years ago
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