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 …

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 …

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 。 …

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， …

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 …

DeepSeek V3.2，可以说是算法同学最想要、最符合直觉的top 2048 token的sparse attention了，然而，经历过这场适配才能知道，背后有多少infra的坑要踩。

稀疏主成分分析简介 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 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 …

蚂蚁百灵团队开源高效推理模型 ring-mini-sparse-2.0-exp，该模型有哪些主要特点？ 团队表示，得益于架构与推理框架的深度协同优化，该模型在复杂长序列推理场景下的吞吐量较原版 Ring …

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 …

这个例子中， sparse_input 是一个稀疏矩阵，它的非零元素的索引和值分别由 indices 和 values 参数指定。 param_matrix 是一个普通的密集矩阵，它的形状与 sparse_input 的列数匹配。然后 …