通俗理解，Sparse Attention是什么原理？ - 知乎
Sparse Attention的核心思想 Sparse Attention 的核心思想是避免计算每对元素之间的关系，而是仅计算序列中最重要的元素之间的关系。这样可以显著降低计算复杂度和内存占用。 具体来 …
稀疏（sparse）在机器学习中很重要吗？为什么？ - 知乎
Dec 7, 2015 · 深度学习论文中经常看到"sparse"，所以应该是重要的概念，但一直不理解很困惑； 刚才在quora上的回答感觉很有帮助，尝试总结以下： sparse 代表数据为0，sparse数据的存 …
Sparse Transformer - 知乎
Jan 20, 2024 · Sparse Transformer 减轻计算量的方式通过让连接模式作用到 上，从而减轻 的复杂度。 如式 (3)。 对于第 个时间片的输入，首先使用 Key 和 Value 的权值矩阵乘以输入特征， …
如何看待Native Sparse Attention？ - 知乎
Feb 18, 2025 · 准确率上，sparse 的模型比 full 还要搞一些。 这个我猜一点原因：（1）模型还不算大，NSA 和 full 还没遇到“瓶颈”，所以 full attention 还没摸到其上限，不能和 NSA 拉开差 …
什么是稀疏特征 (Sparse Features)? - 知乎
要回答什么是sparse feature，可能首先要理解什么是feature。 一般在machine learning意义上，我们常说的feature，是一种对数据的表达。当然，要衡量一种feature是否是合适的表达，要根 …
vulkan中的sparse resource支持 - 知乎
说回sparse residency，sparse residency的buffer除了不需要全部驻留外，与仅仅sparse binding的buffer别无二致。 绑定时候的对齐和粒度条件也一模一样，由alignment决定。 buffer是否支 …
稀疏矩阵（sparse matrix）的基本数据结构实现 - 知乎
稀疏矩阵（sparse matrix）的基本数据结构实现 稀疏矩阵（sparse matrix）的基本数据结构实现 立党 朋克 99 人赞同了该文章
如何看待OpenAI发布的Sparse Autoencoder? - 知乎
在人工智能的浩瀚星空中，每一次技术的跃迁都如同点亮了一颗新星，吸引着无数研究者和爱好者的目光。近期，OpenAI发布的Sparse Autoencoder无疑成为了这一星空中的璀璨焦点，引发 …
深度学习中的sparse和dense模型指的是什么？ - 知乎
Oct 19, 2017 · Sparse特征通常指的是那些具有大量可能值但实际使用值很少的特征，例如用户浏览过的商品ID。 这些特征在数据集中往往有很多零值，因此被称为稀疏。 在Sparse双塔模型 …
keras中的三种分类交叉熵分别是什么意思？ - 知乎
Dec 24, 2019 · categorical_crossentropy:计算预测值与真值的多类交叉熵 (输入值为二值矩阵,而不是向量)，注意使用该目标函数时，需要将标签转化为形如 (nb_samples, nb_classes) 的二值 …