...的个数，且非零元素分布没有规律时，这样的矩阵被称作稀疏矩阵；与之相反，若非零元素数目占据绝大多数时，这样的矩阵被称作稠密矩阵。 稀疏矩阵在工程应用中经常被使用，尤其是在通信编码和机器学习中。若编码矩阵...
...和推理神经网络模型的时间。在存储和计算效率方面支持稀疏张量（Sparse Tensor），让用户通过稀疏矩阵训练模型。下面，量子位将分别详述这两个新特性。Tesla V100 加速卡内含 Volta GV100 GPU支持英伟达Volta GPU架构MXNet v0.12增加了对...
...文的第一作者，深鉴科技联合创始人）的研究方向是使用稀疏化方式让深度学习更快、更准、更轻量，该方式的优点是降低了带宽的需求。由于深度学习里的特征表示本身就是稀疏的，因此我们做一个直接的剪枝压缩来减少带宽...
...旋；能量表层可视化S86. 基于快速近似推理的字典学习：稀疏自动编码器S87. 如何在一个生成模型中加速推理？S88. 稀疏建模：稀疏代码 + 字典学习S89. 使用正则器限制低能量区域：稀疏编码，稀疏自动编码器（auto-encoder）预测稀...
...计算加权和，(c) 前向和反向（循环）网络，(d) 全连接与稀疏（a）中展示了计算神经网络的示意图。图的前端是输入层，该层会接受输入数据值。这些数据值前向传播到神经网络中间层的神经元中，中间层也常称为神经网络的隐...
...一篇文章中相同的Last.fm数据集。这可以使用Pandas加载到稀疏矩阵中，只有几行代码： # read in triples of user/artist/playcount from the input datasetdata = pandas.read_table(usersha1-artmbid-artname-plays.tsv, ...
...、百度的Sharan Narang和Facebook的Peter Vajda合作开发了密集-稀疏-密集（DSD）的训练方法。这是一种新的方法，它首先通过稀疏约束的优化方法将模型正则化，然后通过恢复和重新训练被剪枝的连接的权重来提高预测精度。在测...
...的，不是静态的，所以兴趣迁移问题很难反应出来；数据稀疏，用户和用户之间有共同的消费行为实际上是比较少的，而且一般都是一些热门物品，对发现用户兴趣帮助也不大。和基于用户的不同，基于物品的协同过滤首先计算...
ChatGPT和Sora等AI大模型应用，将AI大模型和算力需求的热度不断带上新的台阶。哪里可以获得...
大模型的训练用4090是不合适的，但推理（inference/serving）用4090不能说合适，...
图示为GPU性能排行榜，我们可以看到所有GPU的原始相关性能图表。同时根据训练、推理能力由高到低做了...
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