tensor operations | BriefGPT

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使用边细分从 ReLU 网络中提取多面体复合物
本文提出基于 sign-vectors 的多面体分割方法，并应用于神经形状表示的几何属性优化，其速度快且在消费级机器上可用。
PDFa year ago
树形方法在并行层次分类中的应用
提出一种基于张量运算在硬件加速器上进行高效分层分类的方法，通过将给定语义树节点上的分类得分和标签批次转换为其沿着树向下的所有祖先路径上得分和标签，从而将所有标签转换为其所有祖先路径上的标签，其测试结果为在包含 20 级深度的 117,659
PDF2 years ago
ICCV实时目标实例分割的显式形状编码
提出基于显式形状编码的新型自顶向下实例分割框架 ESE-Seg，并使用张量运算来显式地解码多个物体形状，从而在几乎与物体检测相同的速度下执行实例分割；该方法在使用 YOLOv3 时在 Pascal VOC 2012 的 [email protected] 上优
PDF5 years ago
使用近似张量运算加速神经网络训练
通过对张量运算（矩阵乘法和卷积）应用基于样本的近似，提出了一种用于深度神经网络加速训练的新技术。应用到 MLP 和 CNN 网络的 MNIST，CIFAR-10 和 ImageNet 数据集的训练实验结果表明，该方法可以大幅度减少计算量和通
PDF6 years ago
扩散卷积神经网络
介绍一种新的用于处理图结构数据的模型 - 扩散卷积神经网络 (DCNN)，利用扩散卷积操作来学习基于扩散的表示，并在节点分类任务上表现出色。
PDF9 years ago