permutation matrices | BriefGPT

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CVPR无培训预训练模型融合
通过双空间约束下的模型合并框架 (MuDSC) 提出了一种解决方法，利用排列矩阵在双空间中探索位于具有统一高相似度的区域，从而显著提高合并模型的性能。
PDF4 months ago
量子排列块模型
使用置换矩阵，我们描述了量子块模型用于数据分析任务，并展示了在量子计算机上可以以 O (log (N)) 的时间找到或更新适应度值。在量子电路上，不同序列的置换可以并行应用，因此在这个模型中的机器学习任务可以在量子计算机上更高效地实现。
PDF8 months ago
动态混洗：一种高效的信道混合方法
卷积神经网络中的冗余性不仅取决于权重，还取决于输入。为了减少数据依赖性的冗余，我们设计了一个动态混洗模块，用于生成用于混洗的数据相关置换矩阵。实验证明，我们的方法显著提高了 ShuffleNets 的性能，并且可以作为普通逐点卷积的轻量级替
PDF9 months ago
亲吻寻找匹配：高效低秩置换表示
使用低秩矩阵分解近似表示排列矩阵，基于 Kissing number 理论推断给定大小的排列矩阵所需的最小秩，从而实现对大问题的准确表示，大大降低计算和内存成本。
PDF10 months ago
ICLR使用变分推理发现非单调自回归顺序
该研究提出了一种无监督、可并行学习的语言模型生成算法，使用置换矩阵表示自回归顺序，并通过多步生成式注意力将其作为目标顺序进行训练，并在语言建模任务中获得了有竞争力或者优秀的表现。
PDF3 years ago
AutoShuffleNet：通过深度卷积神经网络中的精确 Lipschitz 连续惩罚学习排列矩阵
本文介绍了一种名为 AutoShuffleNet 的基于 ShuffleNet 的卷积神经网络架构，它使用学习的排列矩阵代替手动设计的频道重排，通过引入精确的 Lipschitz 连续非凸惩罚函数来实现高精度排列，可以提高 CIFAR-10
PDF5 years ago
NIPS使用 Sinkhorn 策略梯度学习排列
本文提出了 Sinkhorn Policy Gradient (SPG) 算法，它使用了温度控制的 Sinkhorn 层独特分离状态空间和高度结构化的置换操作空间的表示学习，取得了排序、欧几里得 TSP 和匹配任务的有竞争力的表现，并且可以
PDF6 years ago
CVPRDS*: 二次匹配问题的更紧致的无提升凸松弛
本文提出了一种无需转换法的凸松弛方法，用于解决由排列矩阵表示的二次优化问题，该方法在求解图像排列和多图匹配问题等实例中表现出更好的性能。
PDF7 years ago
图匹配问题的路径跟踪算法
本文提出了一种凸凹规划方法，用于带标签的加权图匹配问题，并且提出的算法在四个数据集上的表现都优于现有算法。
PDF16 years ago