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sparse tensors
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使用 Minkowski 引擎和知识蒸馏方法的 3D 语义分割更小模型
通过应用知识蒸馏技术来减少模型大小，同时保持性能，本文目的是分析和提出不同的损失函数来模拟不同的稀疏卷积神经网络 (Sparse Convolutional NNs) 的表现，特别是在 3D 深度学习的稀疏张量中，我们在标准 ScanNet
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a year ago
AAAI
一即全：渐进式体积蒸馏在神经辐射场架构之间的桥梁
本文提出了一种系统的提炼方法 Progressive Volume Distillation，该方法可以让各种神经结构包括 MLP、稀疏或低秩张量、哈希表和它们的组合之间实现任意转换，从而使得各种下游任务可以在后期对神经表示进行最佳适应。
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2 years ago
SparseTIR: 深度学习稀疏编译可组合抽象
提出了 SparseTIR，一种为深度学习工作负载提供可组合格式和可组合转换的稀疏张量编译抽象。SparseTIR 对于单一操作符可以比供应商库获得 1.20-2.34 倍到 7.45 倍的性能加速。
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2 years ago
机器学习模型的稀疏和不规则张量计算的硬件加速：调查和洞见
本论文综述了利用稀疏度、大小缩减和张量量化压缩超参数化模型以提高 ML 模型效率的方法，并分析了在硬件加速器上加速处理的机会和挑战，其中包括加速器系统的增强模块以支持其高效计算、不同硬件设计和加速技术、可实现 DNN 的加速、结构化稀疏度如
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4 years ago
基于杠杆的低秩张量分解实用采样
本文研究稀疏张量的低秩正交多项式分解，提出了使用杠杆得分来选择子集行数的草图方法，并提供了一个实际的解决方案，以提高高杠杆得分行的采样和理论界限。
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4 years ago
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