memory constraint | BriefGPT

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黑盒大型预训练模型的高效联邦迁移调整
基于预训练模型，提出了一种去中心化的黑盒提示调整方法，解决了内存约束和数据隐私问题，并在 CV 和 NLP 任务上进行了全面评估。
PDF9 months ago
ResidualTransformer：采用权重共享的残差低秩学习的 Transformer 层
通过重新参数化模型权重，将 Transformer 编码器层中的模型权重缩小，可以降低模型大小，减轻设备内存的压力，并在语音处理任务上取得了显著的性能改进。
PDF9 months ago
在数据流模型中测试分布属性
在标准访问模型和条件访问模型中，当测试算法的内存受到限制时，我们研究分布测试。我们提供了一个样本复杂性和空间复杂性之间的权衡，用于在根据条件访问预言进行抽样时测试身份。我们还展示了我们可以有效地学习具有几乎最优的样本存储限制的单调分布的简洁
PDF10 months ago
朝零内存占用的脉冲神经网络训练
设计具有高准确性的可逆 SNN 节点以降低内存占用并利用算法来加速训练过程，从而减少训练时间。
PDF10 months ago
ACL透过检索 - 验证框架回答开放领域多答案问题
本文提出了一种召回 - 验证框架，以应对开放域多项答案问答中存在的多种问题，实验结果表明该框架在两个多项答案数据集上取得了最新的最好结果。
PDF3 years ago
记忆约束下的分位数回归
本文研究基于有限内存约束的大样本分位数回归问题，提出一种计算效率高的分位数回归估计方法，实现多轮聚合即可得到与所有数据计算分位数回归一样的效果，并适用于分布式计算环境和实时数据处理。
PDF6 years ago
基于图形和紧凑回归码的快速索引
本文提出了一种基于图遍历和压缩表征的方法，该方法编码可索引向量使用量化和利用图结构改进相似度估计。该方法在保证较小比较集的高精度及显著内存压缩的同时，在 64-128 字节每向量的操作点上，优于现有技术在二十亿规模公共基准测试中的表现。
PDF6 years ago
NIPS基于分区阈值算法的流式鲁棒次模最大化
本文研究在流式场景下，求解具有基数限制 k 的单调子模函数最大化问题，提出了一种基于 STAR-T 算法的新型分区结构和指数递减阈值规则，这种算法只需要一次遍历数据，即可保留简短而健壮的总结性概括，还证明了在删除汇总得到的任何 m 个元素后
PDF7 years ago