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，得到 和 。 然后再将连接模式 …

通俗解释 Sparse Attention 的原理： 想象你在读一本长篇小说，如果每一页都要仔细读完全文才能理解剧情，效率会非常低。实际上，你会 快速跳过无关段落，只聚焦关键章节和人物对话，这就是 Sparse …

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数据的存在让不为0 …

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 …

变量经过PCA后得到的主成分通常在多个原始变量上都不为 [Math Processing Error] 0 ，这导致进行PCA后的主成分的含义较为模糊，给数据分析带来了一定难度，因此Zou等（2006）提出的一种新的 …

主要是把任务拆分成一些基础的逻辑模块，每一部都需要有一个dense reward来引导，当然这种适用于random policy的，如果你有一个很好的pretrain policy，可以拿到一定成功率的话，可以直接搞阶段性 …

什么是稀疏矩阵？ 稀疏矩阵 (Sparse Matrix)是指大部分元素为零的矩阵 (相比之下，矩阵中大多数元素非零的矩阵称为稠密矩阵 (Dense Matrix))，其可视化如图1 [1]所示。 稀疏矩阵的存储格式 对于稠密矩 …

sparse + low rank decomposition: 这种方法可能更适应于 multi-label learning, 学术上常常假设 label matrix 可以分解为 low-rank matrix 和 sparse matrix, 这里的 low-rank matrix 对应 head label, 而 sparse …

Mar 17, 2023 · 有限元方法最后可以装配成Ax=b的线性方程组，但对于unsteady NS方程，时间和空间离散后矩阵规模非常大，…

Aug 6, 2025 · 从现代信号处理的视角来看，Trainable Dynamic Mask Sparse Attention 本质是通过可学习的自适应滤波器（掩码）对输入序列进行动态降采样，仅保留关键信息成分，从而在长距离信号（文 …