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    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数据的存在让不为0的dense数据聚集在一起； 因为存在数据聚集效应，所以才能学到特征和规律； 如果数据维度很高，噪音很多，原本为0的
  • Sparse Transformer
    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 。 然后再将连接模式 作用到 和 上，得到稀疏的特征 和 。
  • 通俗理解，Sparse Attention是什么原理？ - 知乎
    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，这就是 Sparse Attention（稀疏注意力） 的核心思想——让AI模型像人类一样“选择性关注重点，忽略次要信息
  • 深度学习中的sparse和dense模型指的是什么？ - 知乎
    Sparse双塔模型：有点类似gbdt那种靠特征工程走量堆砌出效果，所以会用非常多，可能缺失值也非常多的模型，而且数值一多，范围也不好估算，所以需要压缩，降维 Sparse特征通常指的是那些具有大量可能值但实际使用值很少的特征，例如用户浏览过的商品ID。
  • keras中的三种分类交叉熵分别是什么意思？ - 知乎
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    attention是sparse的早已经成为共识，从bert时代到llm。 尤其softmax之后attention score和为1，context越长越sparse。 context稍微长一点，精准attention score的topk（先算出QxKt，再扔掉小的attention score）在90% sparsity甚至更高都没问题。
  • 贝叶斯压缩感知和稀疏贝叶斯学习有什么不同？ - 知乎
    事情是这样的，Tipping于2001年发了几篇关于SBL（稀疏贝叶斯学习）的文章，也称RVM（相关向量机），见其主页 scientific publications。其中，“Sparse Bayesian Learning and the Relevance Vector Machine“一文从第二类ML算法角度推导了SBL的迭代公式。"Fast Marginal likelihood maximisation for sparse Bayesian models"从快速边缘似然
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  • 如何理解稀疏主成分分析 (Sparse Principal Component Analysis)?
    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）提出的一种新的主成分分析方法，稀疏主成分分析（Sparse Principal Component Analysis [1]，SPCA）。





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