原本的Transformer的Block遵循如下的设计范式：MHSA（多头自注意力）+ 一层或者两层的FFN（全连接层），如下图所示。我们只考虑FFN的话，其数学表达式如下：T表示句子长度，d表示词向量维度（也表示模型隐藏层维度），e表示expanded intermediate 特征大小。
由于在公众号上文本字数太长可能会影响阅读体验，因此过于长的文章，我会使用"[L1]"来进行分段。这系列将介绍Seq2Seq模型中的Beam Search算法。
今天给大家分享一篇阿里发表的关于神经网络中网络参数自适应生成的文章，不仅可以做到不同的样本有不同的网络参数，同时通过拆分矩阵等操作大大提升了推理性能，一起来学习一下。
本文创造性的将MobileNet与Transformer进行了两路并行设计，穿插着全局与特征的双向融合，同时利用卷积与Transformer两者的优势达到“取长补短”的目的。 >>加入极市CV技术交流群，走在计算机视觉的最前沿
本文创造性的将MobileNet与Transformer进行了两路并行设计，穿插着全局与特征的双向融合，同时利用卷积与Transformer两者的优势达到“取长补短”的目的。
本工作第一次将动态网络引入到目标检测任务中，并设计了基于细粒度动态网络的FPN head和新型的门控函数。从而实现了根据每个目标中不同的子区域（sub-regions）的特性分配不同FPN层级的特征。同时利用空间稀疏卷积，在达到更高检测性能的同时，显著地降低计算复杂度。
导读：本文主要介绍Hulu在NIPS 2018上发表的《Fast Greedy MAP Inference for Determinantal Point Process to Improve Recommendation Diversity》中，提出的DPP算法解决视频推荐中的多样性问题。
本文提出了两种新的模型架构，用于计算来自非常大的数据集的单词的连续向量表示。新的模型架构在低得多的计算成本下，准确率有了很大的提高，从16亿个单词数据集中学习高质量的单词向量只需不到一天的时间。
视听语音分离（AVSS）技术旨在通过面部信息从混合信号中分离出目标说话者的声音。这项技术能够应用于智能助手、远程会议和增强现实等应用，改进在嘈杂环境中语音信号质量。
【新智元导读】在视觉人工智能系统中，卷积神经网络（CNN）起着至关重要的作用。旷视(Face++)孙剑等人的研究团队最近发表了《ShuffleNet：一种极高效的移动端卷积神经网络》一文，作者针对移动端低功耗设备提出了一种更为高效的卷积模型结构，在大幅降低模型计算复杂度的同时仍然保持了较高的识别精度，并在多个性能指标上均显著超过了同类方法。本文将对该成果进行详细解读。 （论文下载地址：https://arxiv.org/abs/1707.01083） ShuffleNet的设计思想 卷积神经网络是现代视觉人
基于 Transformer 架构的大语言模型在 NLP 领域取得了令人惊艳的效果，然而，Transformer 中自注意力带来的二次复杂度使得大模型的推理成本和内存占用十分巨大，特别是在长序列的场景中。
大型语言模型时代下，面对海量的文本数据，扩展序列长度已然成为一个关键问题。现有算法下，序列长度受限主要受模型表达能力、计算复杂度的影响。在此背景下，微软研究提出了一种Transformer变体：LONGNET，该架构将序列标记长度扩展到了10亿+，且并不会影响较短序列的性能。LONGNET的核心是扩展注意力，将计算复杂度从二次降低到线性。LONGNET可以用作分布式训练器，「跨多个GPU」设备并行训练序列。
来源：DeepHub IMBA本文约1000字，建议阅读6分钟本文为你整理了一些常见的机器学习算法的计算复杂度。 计算的复杂度是一个特定算法在运行时所消耗的计算资源（时间和空间）的度量。 计算复杂度又分为两类： 一、时间复杂度 时间复杂度不是测量一个算法或一段代码在某个机器或者条件下运行所花费的时间。时间复杂度一般指时间复杂性，时间复杂度是一个函数，它定性描述该算法的运行时间，允许我们在不运行它们的情况下比较不同的算法。例如，带有O(n)的算法总是比O(n²)表现得更好，因为它的增长率小于O(n²)。 二
这是卷积神经网络的第十七篇文章，Google 2017年发表的MobileNet V1，其核心思想就是提出了深度可分离卷积来代替标准卷积，将标准卷积分成Depthwise+Pointwise两部分，来构建轻量级的深层神经网络，这一网络即使现在也是非常常用的。论文原文地址和代码实现见附录。
计算复杂度 : 比较两个计算问题的复杂程度 , 首先求计算问题 时间复杂度的数量级 , 比较两个数量级的大小 , 进而得出 哪个计算问题的算法是更快的 ;
推荐系统的目标主要包含两个方面：Exploitation 和 Exploration 。
论文: Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows
深度神经网络繁多，各自的性能指标怎样？ 实际应用中，在速度、内存、准确率等各种约束下，应该尝试哪些模型作为backbone？
矩阵乘法作为一种基本的数学运算，在计算机科学领域有着非常广泛的应用，矩阵乘法的快速算法对科学计算有着极为重要的意义。自 1969 年 Strassen 算法开始，人们意识到了快速算法的存在，开始了长达数十年的探索研究。
由于其所具有的长距离依赖建模能力，Vision Transformers已被成功应用到图像识别任务中。然而，其性能与计算量距离优秀的CNN仍存在差距。
语义分割是计算机视觉领域的基础任务之一，其目的是为图像的每个像素分配语义标签。现代方法通常采用全卷积网络（FCN）来解决这一任务，并在多个分割基准上获得巨大成功。
。虽然这篇文章的指标对比最新的VOLO、ViP等不算高，不过它为相关架构设计提供了一个非常不错的思路，值得学习。
1.预备知识 多目标优化的相关知识：https://blog.csdn.net/haha0332/article/details/88634378
t-SNE（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding）是一种用于降维和数据可视化的非线性算法。它被广泛应用于图像处理、文本挖掘和生物信息学等领域，特别擅长处理高维数据。
论文提出了一种计算效率极高的卷积神经网络结构——ShuffleNet，它是专门为计算能力有限的移动平台设计的。这个新结构用来两个新操作——逐渐群卷积(pointwise group convulution)和通道混洗(channel shuffle)在保障精确率损失不大的同时大大减少了计算成本。基于ImageNet数据集的分类任务和MS COCO的目标检测任务上ShuffleNet都表现出了优于其他结构的性能，如 top-1 error 仅为7.8%，超越了之前MobileNet在ImageNet分类为任务的表现。
Transformer可以通过注意力模块捕获长期依赖关系，并在自然语言处理任务中显示出巨大的成功。近年来，Transformer也被用于计算机视觉任务，用于图像分类、目标检测、语义分割、特征匹配等。通常情况下，图像被分成几个小的patches，这些小patches被Flatten并作为单词符号输入Transformer，以评估注意力得分。而在Token数量上，即图像patch的数量上，Transformer的计算复杂度是二次的。因此，将Transformer应用于计算机视觉应简化所涉及的计算。
Transformer从NLP领域迁移到Vision领域，要解决几个主要问题：1) 尺度问题。同样的物体在同一张图像中的尺寸会有差异；2) 图像的分辨率问题。分辨率太大，直接用Transformer处理的计算代价太大。
长短时记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）是一种循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）的变体，专门用于处理序列数据。相比传统的RNN结构，LSTM引入了门控机制，可以更好地捕捉序列数据中的长期依赖关系。本文将详细分析LSTM在序列数据处理中的优点和缺点。
选自OpenAI Blog 作者：YUHUAI WU、ELMAN MANSIMOV、SHUN LIAO、ALEC RADFORD、JOHN SCHULMAN 近日，OpenAI 在其官方博客上发布了两个算法实现：ACKTR 和 A2C。A2C 是 A3C（Asynchronous Advantage Actor Critic）的一个同步变体，两者具有相同的性能。而 ACKTR 是一个比 A2C 和 TRPO 样本效率更高的强化学习算法，且每次更新仅比 A2C 略慢。 代码：https://github.co
上周我们发布了《攻略 | 虽然票早已被抢光，你可以从机器之心关注 NIPS 2017》，在 NIPS 2017 正式开始前，我们将选出数篇优质论文，邀请论文作者来做线上分享，聊聊理论、技术和研究方法。11 月 8 日，第一期分享已经结束。 周三晚上，多伦多大学三年级博士生 Yuhuai Wu（吴宇怀）为大家分享了 NIPS 2017 论文《Scalable trust-region method for deep reinforcement learning using Kronecker-factored
今天介绍纽约城市大学团队发表在NeurIPS 2020上的文章“Molecular Mechanics-Driven Graph Neural Network with Multiplex Graph for Molecular Structures”。在这项研究中，作者针对分子性质预测问题，引入了分子动力学驱动的理念，设计了双层多重图来对分子建模，同时捕捉分子的局部和全局信息。通过信息传递模块，模型的表达能力和计算复杂度得到了很好的平衡。实验证明作者提出的方法优于各基准方法，并且可以学习到更丰富的分子表示。
论文：https://arxiv.org/abs/2103.14030 如有侵权请联系博主
小编邀请您，先思考： 1 如何做内容推荐？ 2 如何给一个购物中心推荐品牌？ 个性化推荐算法有许多类别，主要包括基于内容的推荐、协同过滤、SVD、基于知识的推荐以及混合推荐算法。 本文介绍基于内容的推
作者：Ningning Ma、Xiangyu Zhang、Hai-Tao Zhen、Jian Sun
本文分享论文Cobra: Extending Mamba to Multi-Modal Large Language Model for Efficient Inference，由西湖大学&浙江大学联合提出一种基于状态空间语言模型扩展的多模态大语言模型。
大数据文摘作品 作者：Andy 主播：段天霖 在美国的计算机程序及代码问答平台Stack Overflow上，有这样一个神级问题，它在2013年被提出之后，就引发了上千人总计万字以上的激烈讨论：如何在洗完衣服后把洗衣机里10双不同花色甚至大小的袜子精准并高效地匹配起来呢？ 其实小到一双袜子，大到整个人类社会，排序都是无处不在的：当你打开微信，聊天信息是由最新时间排序的；当你在某宝剁手，商品是按热度排序的；当你百度一下你就知道，你所看到的链接也是按照相关性排列的，甚至度娘和其他搜索引擎本身就是一个复杂的排序引
我们在做组合优化的时候需要去解决各种问题，根据问题的复杂度不同可以分为P、NP、NPC问题等。今天给大家来介绍一下这些问题类型。
今天给大家带来的是美团在CIKM2022上中稿的论文，重点关注于CTR预估中的超长用户行为序列建模。与SIM、ETA这类基于“检索”的建模范式不同，论文提出了一种简单而且有效的基于“采样”的建模范式。基于采样多个hash function和SimHash，弥补了基于“检索”的建模范式中信息缺失以及效果和效率难以平衡的缺点，极大降低计算复杂度的同时实现了在超长行为序列下类似target-attention的建模效果，一起来看一下。
本文作者为VMamba的原班人马，其中第一作者王兆植是中国科学院大学和鹏城实验室的2022级联合培养博士生，共同一作刘悦是中国科学院大学2021级直博生。他们的主要研究方向是视觉模型设计和自监督学习。
时间复杂度不是测量一个算法或一段代码在某个机器或者条件下运行所花费的时间。时间复杂度一般指时间复杂性，时间复杂度是一个函数，它定性描述该算法的运行时间，允许我们在不运行它们的情况下比较不同的算法。例如，带有O(n)的算法总是比O(n²)表现得更好，因为它的增长率小于O(n²)。
在深度学习领域，模型的大小和计算复杂度常常是一个挑战。知识蒸馏（Knowledge Distillation）和模型压缩（Model Compression）是两种有效的技术，可以在保持模型性能的同时减少模型的大小和计算需求。本文将详细介绍如何使用Python实现这两种技术。
近年来，多模态大型语言模型（MLLM）在各个领域的应用取得了显著的成功。然而，作为许多下游任务的基础模型，当前的 MLLM 由众所周知的 Transformer 网络构成，这种网络具有较低效的二次计算复杂度。为了提高这类基础模型的效率，大量的实验表明：（1）Cobra 与当前计算效率高的最先进方法（例如，LLaVA-Phi，TinyLLaVA 和 MobileVLM v2）具有极具竞争力的性能，并且由于 Cobra 的线性序列建模，其速度更快。（2）有趣的是，封闭集挑战性预测基准的结果显示，Cobra 在克服视觉错觉和空间关系判断方面表现良好。（3）值得注意的是，Cobra 甚至在参数数量只有 LLaVA 的 43% 左右的情况下，也取得了与 LLaVA 相当的性能。
【导读】GNN是目前机器学习领域的热门网络之一，肯多研究与技术分享相比不可知的深度学习网络模型，GNN 有哪些吸引我们的优势及硬核实力。然而，GNN 是完美的吗？有什么缺点？在何种情况下，GNN 是无法发挥其能力的？近日，在 arXiv 上发布了一篇论文，专门研究探讨了 GNN 在普适性与学习局限性等问题。
原文地址：https://blog.openai.com/baselines-acktr-a2c/
基于图块的流媒体和超分辨率是用于提高沉浸式视频流的带宽效率的两种代表性技术。前者允许通过将视频分割成多个独立可解码的图块来选择性下载用户视口中的内容。后者利用客户端计算，使用先进的神经网络模型将接收到的视频重建为更高质量。基于图块的流媒体和 SR 的无缝集成是一项具有挑战性的任务，并且整体流媒体适应方案仍未得到研究
这篇博客的主要内容是对谷歌提出的transformer 进行论文解读，包含算法复杂度的分析。对应的论文是 “Attention is all you need", 链接如下 https://arxiv.org/pdf/1706.03762.pdf 。
在 Flink 1.12 中调度大规模作业时，需要大量的时间来初始化作业和部署任务。调度器还需要大量的堆内存来存储执行拓扑和主机临时部署描述符。例如，对于一个拓扑结构的作业，该作业包含两个与全对全边相连且并行度为 10k 的作业（这意味着有 10k 个源任务和 10k 个接收器任务，并且每个源任务都连接到所有接收器任务） ，Flink 的 JobManager 需要 30 GiB 的堆内存和超过 4 分钟的时间来部署所有任务。
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