为了更进一步的清晰理解大脑皮层对信号编码的工作机制（策略），需要把他们转成数学语言，因为数学语言作为一种严谨的语言，可以利用它推导出期望和要寻找的程 征分...
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2013-06-26 22:43:00
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稀疏编码(sparse coding)和低秩矩阵(low rank)的区别 上两个小结介绍了稀疏编码
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2013-06-26 22:45:00
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原文章。 https://www.sigarch.org/the-future-of-sparsity-in-deep-neural-networks/ 从三方面分析 1. Sparse Algorithms 第一层面是算法。 算法可以直接减少需要的workload。 2. Sparse Kerne ...
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2021-08-18 11:44:00
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Sparsity 是当今机器学习领域中的一个重要话题。John Lafferty 和 Larry Wasserman 在 2006 年的一篇评论中提到：Some current challenges … are high dimensional data, sparsity, semi-supervised learning, the relation between computation an
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2024-05-06 21:32:00
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Sparsity 是当今机器学习领域中的一个重要话题。John Lafferty 和 Larry Wasserman 在 2006 年的一篇评论中提到：Some current challenges … are high dimensional data, sparsity, semi-supervised learning, the relation between computation an
稀疏性（Sparsity），指的是模型具有非常大的容量，但只有模型的用于给定的任务、样本或标
原创
2023-06-23 10:10:39
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Ivan Selesnick（Software）
Sparsity / Total variation / Denoising
Software - Michael Elad’s Personal Page：
Multi-Scale EPLL
Linearized Kernel Dictionary Learning
Trainlets: Dictionary Learning in Hi
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2016-11-17 16:21:00
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一、Learning structured sparsity in deep neural networkAbstract：本文提出了Structured Sparsity Learning（ssl）方法来正则化DNN的网络结构。ssl技术可以做到1）从一个复杂的DNN网络学习到一个紧凑的结构，从而减少计算消耗；2）在保证精度不损失的情况下，获得一个对硬件友好的DNN稀疏结构。实验表明SSL的稀疏
Background Subtraction Using Low Rankand Group Sparsity ConstraintsXinyi Cui1, Junzhou Huang2, Shaoting Zhang1, and Dimitris N. Metaxas11 CS Dept., Ru...
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2014-06-05 10:02:00
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目录 概念 Regular法 Irregular法 论文 A. Learning Structured Sparsity in Deep Neural Networks B. Dynamic Network Surgery for Efficient DNNs C. Training Skinny Deep Neural Networks with Itera
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2024-07-09 20:56:19
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组稀疏（Group Sparsity）是一种正则化策略。在处理数据时，组稀疏假设数据特征不是独立的，而是按照一定结构组织成组，每
原创
2024-07-11 09:30:29
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1. encourage sparsity
ℓ0 范数： non-differentiable and difficult to optimize in general
ℓ1 范数：
对数约束，log(1+∥x∥2)
2. 一维的形式
ϕ(x)=λ|x|
ϕ(x)=(λ/a)log(1+a|x|)
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2016-11-14 09:38:00
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1. encourage sparsity
ℓ0 范数： non-differentiable and difficult to optimize in general
ℓ1 范数：
对数约束，log(1+∥x∥2)
2. 一维的形式
ϕ(x)=λ|x|
ϕ(x)=(λ/a)log(1+a|x|)
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2016-11-14 09:38:00
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在数据驱动分析领域，从复杂流体流动中提取有意义的模式一直是一个重大挑战。稀疏促进动态模态分解（Sparsity Promoting Dynamic Mode Decomposition, SPD
原创
2024-10-29 09:48:21
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编者按: 深度神经网络让人工智能在多个领域获得了极大的进步，但随着模型日益变大、变复杂，深度神经网络的低延迟推理对应用落地来说至关重要。为此，微软亚洲研究院系统与网络组从模型的稀疏性入手解决计算力需求增长与供应之间的矛盾，通过利用权重稀疏性(weight sparsity)和特征图稀疏性(feature map sparsity)同时达到高准确率，高模型压缩率和加速比。 当前人工智能在
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2023-08-25 16:15:46
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微信公众号：机器学习炼丹术论文：Deep Learning in Neuroimaging Promises and challenges笔记:陈亦新目录[TOC]词汇与新坑FNC：functional network connectivityDeep neural network with weight sparsity control and pre-training extracts hie
原创
2022-12-10 11:26:48
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More ConvNets in the 2020s : Scaling up Kernels Beyond 51 × 51 using Sparsity代码：https://github.com/VITA-Group/SLaK论文：https://arxiv.org/abs/2207.03620自从Vision Transformers (ViT) 出现以来，Transformers迅速在计算机
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2024-04-15 12:31:25
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组稀疏和图正则化的判别性半非负矩阵分解算法（Group Sparsity and Graph Regularized Semi-Nonnegative Matrix Factorization with Discriminability, 简称GG-Semi-NMF-D）是一种结合了多个关键概念的矩阵分解技术。
原创
2024-07-11 09:32:00
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论文题目：Multi-period Time Series Modeling with Sparsity via Bayesian Variational Inference（由于论文放在 arXiv 上有多个版本，每个版本的论文标题不一样，在 google scholar 中需要搜索“Time series forecasting based on augmented long s
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2024-07-25 18:52:16
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Title: SparseViT: Revisiting Activation Sparsity for Efficient High-Resolution Vision TransformerPaper: https://arxiv.org/pdf/2303.17605.pdf导读近年来，Transformer 架构在计算机视觉的各项任务中都表现出令人惊艳的性能。然而，相比 CNNs，该技术架构
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2024-03-29 19:25:40
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