memory costs | BriefGPT - AI 论文速递

关键词memory costs

搜索结果 - 6

REP: 资源高效的设备上持续学习中的提示
利用先进的预训练 ViT 模型，本研究通过 REP 方法提高基于 ViT 的 on-device continual learning 的资源利用效率，避免牺牲准确性的情况下降低计算和内存成本。
PDF25 days ago
用奥卡姆剃刀减轻权重：使用边际似然的贝叶斯稀疏化神经网络
神经网络稀疏化是一条有前途的路径，可在计算时和内存成本方面节省时间，特别是在许多成功的 AI 模型变得过大而无法简单部署到消费者硬件的时代。
PDF4 months ago
在线优化的具有记忆成本的强化学习
提出一种新的 Expert-Robustified Learning (ERL) 方法，即利用专家在线算法进行投影运算实现对机器学习行为（即 Online Optimization with Memory Costs）的强度鲁棒性，并通过递
PDFa year ago
贝叶斯神经网络是否需要完全随机化？
本文研究采用贝叶斯神经网络随机化所有参数的好处，并发现在某种程度上，全随机结构可能是不必要的。我们证明表达能力强的预测分布只需要很少的随机性，部分随机网络只需具有 $n$ 个随机操作即可成为 $n$ 维预测问题的通用概率预测器。在经验调查中
PDF2 years ago
JFB: 隐式网络的无 Jacobian 反向传播
本研究提出一种名为 Jacobian-Free Backpropagation 的算法，用于优化隐式网络的反向传播过程，以节省训练时间和实现难度，并在测试精度方面保持与前沿水平相当，同时仍能满足固定内存成本的需求。
PDF3 years ago
谨慎假设显而易见：对 “最小化在线记忆的头部放置：一种复杂系统方法” 的评论
这篇论文提出了一个基于语言学假设的单词顺序的数学模型，并指出单词顺序和记忆成本之间的交互具有进一步的研究深度。
PDF10 years ago