sparsity patterns | BriefGPT

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Misam: 使用机器学习在稀疏稀疏矩阵乘法的数据流选择
通过使用决策树和深度强化学习技术，本文提出一种基于机器学习的方法来自适应地选择适应不同稀疏度模式的 SpGEMM 任务的最合适的数据流方案，进一步对比了传统的启发式方法，结果显示使用机器学习来进行硬件加速器中的动态数据流选择能够带来高达 2
PDF22 days ago
鲁棒性强的模型参数可获更好迁移能力：在迁移学习中绘制更多可迁移子网络
该研究提出了一种新的迁移学习管道，可以通过具有适当诱导的对抗鲁棒性的子网络来实现更好的迁移能力，从而在各种下游任务和稀疏性模式中实现增强的准确性和稀疏性 - 精度权衡，进一步丰富了彩票票假设。
PDFa year ago
基于深度自编码器的测量矩阵与稀疏支持恢复方法联合设计
该文提出了一个数据驱动的方法，使用深度学习中的自动编码器来共同设计复杂稀疏信号的测量矩阵和支持恢复方法，该方法可以有效地利用稀疏性质，具有低计算复杂度，并在设备活动检测中取得了显著的性能提升。
PDF5 years ago
用于多关系链接预测的关系 Tucker 分解
本研究基于关系型 Tucker3 分解，探究了多关系链接预测中的知识图谱嵌入模型，使用 RT 分解作为工具来探讨自动学习稀疏模式是否可行并且是否可以超越使用相同数量参数的稀疏模型。
PDF5 years ago
从压缩测量中递归恢复稀疏信号序列：综述
本文综述了关于设计和分析递归算法，用于从压缩测量中重构稀疏信号的文献，并介绍了稀疏信号在动态投影成像（例如，实时医学应用中的动态磁共振成像或动态计算机断层扫描）中的应用。
PDF8 years ago