DeepFM的原始特征是非常稀疏的，所以代码实现需要考虑特征的稀疏化运算； 2....生产环境中，每一个Field的输入可能是多值，有的实现中，将每一个one-hot特征都看作一个独立的field，这样虽然简单实现DeepFM模型，但是会造成模型的参数爆炸，训练效率和inference效率低下...二、 基于Field的DeepFM稀疏化实现 2.2 网络结构图 1522671691_78_w708_h433.png 如图所示，每一种颜色代表不同Field的特征，我们假设输入是稀疏的维度为...代码地址：https://github.com/ck8275411/deep_rec 2.2 Field-Avg-Pooling原理 Field-Avg-Pooling最麻烦的地方在于：如何在稀疏化的样本...field-deepfm的9.2倍，考虑到生产环境的训练效率和Inference效率，显然field-deepfm的实现是好于普通的deepfm的。
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稀疏训练中过参数化平替: Do We Actually Need Dense Over-Parameterization?...与传统的参数空间上的过参数化不同，ITOP是在训练过程中逐渐实现过参数化的。示意图如下： ? 02 什么是ITOP?...ITOP的训练过程要满足主要两点： 要保证模型在整个训练过程中都是稀疏的，包括前向传播和后向传播。也就是说模型从头到尾都是under-parameterzied。...ITOP的训练过程很简单，如下： 随机初始化一个稀疏的模型，该模型的稀疏度为S。 用标准的训练方法训练改稀疏模型∆T iteration。...ITOP可以很大程度上提高稀疏训练模型的表达能力。众所周知，直接从头训练一个稀疏的模型是很难的，尤其是对于高度稀疏的模型。 实现训练和推理上的双重加速。
如上图所示，CNN模型通常利用结构化降采样策略来构建层次架构，如(a)所示。(b)中的非结构化和数据依赖的降采样方法可以更好地利用输入数据的稀疏性。...token稀疏化通过在整个网络的某些位置分层执行。例如，给定一个12层Transformer，作者可以在第4、第7和第9个block之前进行token稀疏化。...2.3 End-to-end Optimization with Attention Masking 虽然本文的目标是执行token稀疏化，但作者发现在训练过程中实现并不简单。...） 2.4 Training and Inference DynamicViT的训练包括训练预测模块，使它们能够产生有利的决策，并微调主干网络，使其适应token稀疏化。...，是在第s个稀疏化阶段的第b个样本的决策mask。 其次，通过KL散度来最小化DynamicViT与其老师之间的预测的差异： 其中，是教师模型的预测结果。
稀疏数组 先看一个实际的需求 五子棋程序中，有存盘退出和续上盘的功能。 ? 分析问题: 因为该二维数组的很多值是默认值0, 因此记录了很多没有意义的数据.->稀疏数组。...1.1 稀疏数组介绍 当一个数组中大部分元素为０，或者为同一个值的数组时，可以使用稀疏数组来保存该数组。...将i存到稀疏数组[0][0]的位置 将j存到稀疏数组[0][1]的位置 将count存到稀疏数组[0][2]的位置 将各个有效值的行列存到稀疏数组下一行，例如[1][0]=行，[1][1]=列，[1][...1.2 转换思路 二维数组转稀疏数组的思路： 遍历原始的二维数组，得到有效数据的个数sum 根据sum就可以创建稀疏数组sparseArr int[sum+1][3] 将二维数组的有效数据数据存入到稀疏数组...稀疏数组转原始的二维数组的思路： 1.先读取稀疏数组的第一行，根据第一行的数据，创建原始的二维数组，比如上面的chessArr2 =int[5][6] 2.在读取稀疏数组后几行的数据，并赋给原始的二维数组即可
稀疏数组 当一个数组大部分为0，或者为同一个值的数组时，可以使用稀疏数组来保存该数组 稀疏数组的处理办法是： 1.记录数组一共有几行几列，有多少个不同的值 2.把具有不同值的元素的行列及值记录在一个小规模的数组...（稀疏数组 ）中，从而缩小程序的规模 如下例：将一个二维数组转换为稀疏数组 稀疏数组第一行保存的值是二维数组有多少行和列，有多少个不同的值。...13个有意义的值，那么原来的二维数组还是 7*6=42,而转换后稀疏数组则是 14*3=42,如果原来的二维数组有14、15、16、...个等有意义的值，那么稀疏数组的大小将会超过原先二维数组的大小，这里就得不偿失了...这里就得到两个结论： 二维数组的有效值越少，转换为对应的稀疏数组就越高效 稀疏数组适用于空数据较多的情况下 在使用稀疏数组之前一定要具体问题具体分析，不能一股脑的用！...代码实现 还是以一个五子棋盘为例 为了对棋盘进行压缩，我们将原来的二维数组的方式转换为稀疏数组的方式 稀疏数组第一行存储的是原来二维数组的行和列以及有效的数据 第二行后存储的是每一个数据的位置和具体值
当一个数组中大部分元素为0，或者为同一个值的数组时，可以使用稀疏数组来保存该数组。...稀疏数组的处理方法是： 1）记录数组一共有几行几列，有多少个不同的值 2）把具体不同值的元素的行列及值记录在一个小规模的数组中，从而缩小程序的规模。 ?...二维数组转稀疏数组 public class SpareseArray { public static void main(String[] args) { /**...d\t",data); } System.out.println(); } /** * 将二维数组转稀疏数组...创建稀疏数组，行数=sum+1 ，多出来的1行是对稀疏数组中总行数、总列数以及非0个总个数的 sparseArr[0][0] = chessArr1.length; sparseArr
，2020.2 IDEA 激活码 一、稀疏数组的定义 ---- 稀疏（sparsearray）数组：可以看做是普通数组的压缩，但是这里说的普通数组是值无效数据量远大于有效数据量的数组。...当遇到此种情况时，可以使用稀疏数组。 ? 当一个数组中大部分元素为0，或者为同一个值的数组时，可以使用稀疏数组来保存该数组。...二、应用实例 ---- 我们将下图所示的棋盘使用稀疏数组进行存盘退出操作： ?...【1】将上面类似的二位数组棋盘保存到稀疏数组中，并存放至外部备份文件 sparsearray.text 中：稀疏数组可以简单的看作为是压缩，在开发中也会使用到。...比如将数据序列化到磁盘上，减少数据量，在 IO 传输过程中提高效率等等。
通常来说，稠密模型的LVLM到此就训练完成，然而我们在发现同时将LLM转为LVLM和把模型稀疏化是具有挑战的。...因此，MoE-LLaVA将使用第二阶段的权重作为第三阶段的初始化以降低稀疏模型学习的难度。 阶段3：作为初始化，我们将FFN复制多份作为专家集合的初始化权重。...图6专家负载可视化 在图6，我们展示了MoE-LLaVA-2.7B×4-Top2的专家负载在scienceqa上。整体上，在训练初始化时，所有的MoE layer中的专家的负载比较平衡。...然而随着模型逐渐被稀疏化，第17到27层的专家的负载突然增大，甚至几乎包揽了所有tokens。对于浅层的5-11层，主要是由专家2，3，4共同协作。...expert 1，4倾向于处理初始化的token。这些结果能够更好的帮助我们理解稀疏模型在多模态学习上的行为并探索未知的可能。 图8 激活通路可视化
稀疏数组 一、介绍 稀疏数组可以看作是普通数组的压缩，当一个数组中大部分元素为0或同一个值时，可用稀疏数组来保存该数组。...由此可以发现，当一个数组上出现大量无用的数组时，我们可以使用一些方法将其压缩成稀疏数组进行存储，等到使用的时候再进行解压还原。...，里面的有效值个数有三个， 那么转为稀疏数组后，将会变成一个4*3的稀疏数组。...，如下图所示 由此可以分析出来，将二维数组转换成为稀疏数组只需要这么几步就可以成功。...遍历原数组，得到原数组中有效值的个数num 创建一个稀疏数组，大小为(num+1)*3 稀疏数组的第0行存放，原数组的行个数，列个数，以及有效值的个数 将有效值的行、列、值转换写入稀疏数组中
在矩阵中，如果数值为0的元素数目远远多于非0元素的数目，并且非0元素分布无规律时，则称该矩阵为稀疏矩阵（sparse matrix）；与之相反，若非0元素数目占大多数时，则称该矩阵为稠密矩阵。...当一个矩阵中含有大量的0值时，可以将矩阵以稀疏矩阵的方式存储以解决资源。在R中，可以用Matrix这个包, 它可以将矩阵转化为稀疏矩阵。...#转化成稀疏矩阵，可以看到0变成了点 library(Matrix) sparseM= Matrix(M) class(sparseM) sparseM ?
2.问题分析 上面棋盘可用二维数组进行记录，但是二维数组的很多值是默认值0，因此记录了很多没有意义的数据->稀疏数组 3.基本介绍 当一个数组中大部分元素为0，或者为同一个值的数组时，可以使用稀疏数组来保存该数组...稀疏数组的处理方法是： 记录数组一共有几行几列，有多少个不同的值。 把具有不同值的元素的行列及值记录在一个小规模的数组中，从而缩程序的规模。...4.应用实例 （1）使用稀疏数组，来保留类似前面的二维数组（棋盘、地图等） （2）把稀疏数组存盘，并且可以重新恢复原来的二维数组 public class MySparseArray {...} } Console.WriteLine(sum); Console.WriteLine("3.创建稀疏数组...[i,j]; } } } Console.WriteLine("4.输出得到的稀疏数组
原数组中存在大量的无效数据，占据了大量的存储空间，真正有用的数据却少之又少 压缩存储可以节省存储空间以避免资源的不必要的浪费，在数据序列化到磁盘时，压缩存储可以提高IO效率 3.存储方式 1....比如将数据序列化到磁盘上，减少数据量，在IO过程中提高效率等等。 * * * 为什么要进行压缩？... * * * @param args */ public static void main(String[] args) { /** * 初始化二维数组...0 0 0 * 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 * 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 * 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 * */ //初始化原数组...比如将数据序列化到磁盘上，减少数据量，在IO过程中提高效率等等。 * * * 为什么要进行压缩？
导读 新年快乐，新年第一篇开张啦，一起来学习吧 本文针对会话推荐提出COTREC方法，该方法通过自监督学习图协同训练来对稀疏的序列进行增强，从而提升模型的性能。...所有的商品表征为 X^{(l)} \in \mathbb{R}^{N \times d^{(l)}} ， X^{(0)} 为随机初始化的商品表征。...这可以通过遵循协同训练来实现。...因此，可以最大化（最小化）最后点击商品的表征与预测商品样本之间的一致性，同时将给定的会话表征作为会话上下文。...文中协同训练时考虑的两个角度都是从同一数据中挖掘不同的信息。
上文介绍了LPCNet的算法原理和工程，本文主要介绍LPCNet的加速方案之稀疏化处理。我们首先了解GRU，然后再看作者如何对GRU进行稀疏化，来提升网络性能。...github.com/keras-team/keras/blob/v2.10.0/keras/layers/rnn/gru.py#L394-L905注意其中DNNGRU和GRU实现的区别：为了使用CuDNNGRU训练...LPCNet中如何实现稀疏化代码如下：#Training from scratchsparsify = lpcnet.Sparsify(2000, 40000, 400, density)grub_sparsify...= lpcnet.SparsifyGRUB(2000, 40000, 400,args.grua_size, grub_density)表示2000之前batch迭代不进行稀疏化；2000-40000...每间隔400个迭代进行一次稀疏化；40000后每个迭代进行稀疏化，这里通过加一个callback对象sparsify。
5，模型参数的稀疏性与L1正则化： 模型参数具有稀疏性有那些优点：稀疏性，说白了就是模型的很多参数是0。...上图从解空间形状角度展示了L1正则化与模型参数稀疏性关系：L1“棱角分明”的解空间显然更容易与目标函数等高线在角点碰撞，从而产生稀疏解。 5.2，函数叠加： ?...上图从函数叠加角度展示了L1正则化与模型参数稀疏性关系：目标函数变成L(w)+C|w|，其函数曲线为绿色。此时，最小值点在红点处，对应的w是0，产生了稀疏性。...在一些在线梯度下降算法中，往往会采用截断梯度法来产生稀疏性，这同L1正则项产生稀疏性的原理是类似的。 考虑加上L2正则化项，目标函数变成L(w)+Cw2，其函数曲线为黄色。...上图从函数叠加角度展示了L1正则化与模型参数稀疏性关系：L1正则化相当于对模型参数w引入了拉普拉斯先验，L2正则化相当于引入了高斯先验，而拉普拉斯先验使参数为0的可能性更大。
； 提供了详细的位姿准确性、点减少和各种室内/室外公共数据集的改进速度比较； 据作者所知，本文的工作是第一次将关于特征和帧关系的多个属性同时集成到稀疏化特征图中，也是第一次为稀疏化地图的本地化性能的维护提供了验证...；[22]通过边缘化旧节点的稀疏化节点，同时保持剩余节点的所有信息，并给出一个标准化的最小化问题，以保持图组合的稀疏性；[39]设计了一种动态变量重新排序的方法，为快速增量Cholesky分解在增量更新和批量更新之间做出决定减少了与逆排列相关的工作量...问题中的变量，最小化图稀疏化过程中的信息损失；[6]使用一种基于信息的方法和最小化问题的增量版本来高效地稀疏地标和姿态的数量，而不影响估计轨迹的准确性。...Methods 作者在ORB-SLAM2上融合了本文所提出的方法；一旦通过n > 1帧的三角化估计的地图点之间的连通性和相机姿势被表示为一个具有流量和成本的图结构，作者提出了一个点稀疏化的图表示的解决方案...Conclusion 本文介绍了一种基于图的SLAM点稀疏化方法，该方法在点稀疏化过程中同时实现了3个目标:最大点连通性（maximizing the point connectivity）、最大空间多样性
简读分享 | 汪逢生 编辑 | 王宇哲 论文题目 Sparse Fusion Mixture-of-Experts are Domain Generalizable Learners 论文摘要 领域泛化（...DG）旨在学习分布转移下的可泛化模型，以避免冗余的过度拟合海量训练数据。...为此，作者提出了稀疏融合混合专家模型（SF-MoE），该模型将稀疏性和融合机制结合到MoE框架中，以保持模型的稀疏性和预测性。...SF-MoE有两个专用模块：稀疏块和融合块，分别对对象的不同学习信号进行分离和聚合。大量实验表明，SF-MoE是大规模基准测试领域的可泛化学习者。
最小化压缩和选择因子LASSO方法很像岭回归和最小角回归LARS。在理解上与岭回归很相似，我们用特定的值来惩罚回归。它与LARS方法相似之处在于它可以被用于分类参数。它经常导致一个有稀疏向量的系数。...= 0) 10 lasso_0 = Lasso(0) lasso_0.fit(reg_data, reg_target) # 警告，未标准化数据 np.sum(lasso_0.coef_ !...The equation looks like the following: 对于线性回归，我们最小化平方误差，这里，我们仍然进行最小化平方误差。...： image.png An alternate way of looking at this is to minimize the residual sum of squares:可代替的方法是最小化残差平方和
简介 稀疏矩阵是指矩阵中大多数元素为 0 的矩阵。多数情况下，实际问题中的大规模矩阵基本上都是稀疏矩阵，而且很多稀疏矩阵的稀疏度在 90% 甚至 99% 以上。 2....存储格式 相较于一般的矩阵存储格式，即保存矩阵所有元素，稀疏矩阵由于其高度的稀疏性，因此需要更高效的存储格式。...对比 3.1 优缺点概述 存储格式 优点 缺点 COO 灵活、简单 压缩、稀疏矩阵矢量乘积效率低 CSR 灵活、简单 稀疏矩阵矢量乘积效率低 ELL 稀疏矩阵矢量乘积效率高 压缩效率不稳定 DIA 稀疏矩阵矢量乘积效率高...压缩效率不稳定 COO 格式常用于从文件中进行稀疏矩阵的读写，而 CSR 格式常用于读入数据后进行稀疏矩阵的计算。...3.2 存储效率 CSR 格式在存储稀疏矩阵时非零元素平均使用的字节数最为稳定；DIA 格式存储稀疏矩阵时非零元素平均使用的字节数与矩阵类型关联较大，该格式更适合 Structured Mesh 结构的稀疏矩阵
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