efficient

[论文阅读72]Parameter-Efficient Transfer Learning for NLP

1.基本信息题目论文作者与单位来源年份Parameter-EfficientTransferLearningforNLPNeilHoulsby等GoogleResearch，雅盖隆大学-波兰PMLR2019HoulsbyN
happyprince·2023-10-21 18:15

TOWARDS A UNIFIED VIEW OF PARAMETER-EFFICIENT TRANSFER LEARNING

本文也是属于LLM系列的文章，针对《TOWARDSAUNIFIEDVIEWOFPARAMETER-EFFICIENTTRANSFERLEARNING》的翻译。
UnknownBody·2023-10-21 18:44

Parameter-Efficient Transfer Learning for NLP

然而在面临大量的下游任务是，fine-tuning是parameterinefficient的，因为每个下游任务都需要一整个模型。我们提出可以使用Adapter模块来进行迁移学习。
chansonzhang·2023-10-21 18:13

【论文解读】Parameter-Efficient Transfer Learning for NLP

一.介绍1.1为什么要引入Adapter在存在许多下游任务的情况下，微调的参数效率很低:每个任务都需要一个全新的模型。作为替代方案，我们建议使用适配器模块进行传输。1.2论文目标目标是建立一个在所有这些方面都表现良好的系统，但不需要为每个新任务训练一个全新的模型1.3论文贡献设计一个有效的适配器模块及其与基础模型的集成。我们提出了一个简单而有效的瓶颈架构。二.NLP的适配器调优2.1瓶颈设计上图显
weixin_50862344·2023-10-21 18:12

论文阅读 | Restormer: Efficient Transformer for High-Resolution Image Restoration

前言：CVPR2022oral用transformer应用到low-level任务Restormer:EfficientTransformerforHigh-ResolutionImageRestoration
btee·2023-10-21 18:18

CV计算机视觉每日开源代码Paper with code速览-2023.10.20

【目标检测】ClickonMask:ALabor-efficientAnnotationFrameworkwithLevelSetforInfraredSmallTargetDetection论文地址：
CV51·2023-10-21 14:21

高效协同: 打造分布式系统的三种模式

原文:AvoidingCoordinationCost:ThreePatternsforBuildingEfficientDistributedSystems在这篇文章中，我们将讨论一个在分布式系统经常会遇到的问题
俞凡 DeepNoMind·2023-10-21 11:10

This application failed to start？

这里我用到了基于paddle开发高效智能的交互式分割标注软件EISeg(EfficientInteractiveSegmentation)。
flyfor2013·2023-10-21 05:28

目标检测模型预训练——自监督对比学习

传统模型EfficientVisualPretrainingwithContrastiveDetection文章：EfficientVisualPretrainingwithContrastiveDetection
不说话装高手H·2023-10-21 01:25

Managing Test Files with create_files and delete_files Bash Scripts

Insoftwaredevelopmentandtesting,weoftenneedtocreateandmanagevarioustestfiles.Toautomatethisprocessandmakeitmoreefficient
MikingG·2023-10-21 01:05

EfficientNet

论文：EfficientNet:RethinkingModelScalingforConvolutionalNeuralNetworks这篇ICML2019的论文对目前分类网络的优化提出更加泛化的思想，
Laniakea_01d0·2023-10-20 22:35

【XSS_MSN】基于GCN的web攻击Payload识别与可解释性分析

WebAttackPayloadIdentificationandInterpretabilityAnalysisBasedonGraphConvolutionalNetwork原文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/10076547/作者单位：四川大学网络安全学院相似原理论文：GraphXSS:anefficientXSSpayloaddet
XMoyas·2023-10-20 14:37

YOLOv8改进实战 | 更换主干网络Backbone之轻量化模型Efficientvit

前言轻量化网络设计是一种针对移动设备等资源受限环境的深度学习模型设计方法。下面是一些常见的轻量化网络设计方法：网络剪枝：移除神经网络中冗余的连接和参数，以达到模型压缩和加速的目的。分组卷积：将卷积操作分解为若干个较小的卷积操作，并将它们分别作用于输入的不同通道，从而减少计算量。深度可分离卷积：将标准卷积分解成深度卷积和逐点卷积两个步骤，使得在大部分情况下可以大幅减少计算量。跨层连接：通过跨越多个层
w94ghz·2023-10-20 11:03

LeetCode OJ|Divide and Conquer| Search a 2D Matrix II

Writeanefficientalgorithmthatsearchesforavalueinanmxnmatrix.Thismatrixhasthefollowingproperties:Integersineachrowaresortedinascendingfromlefttoright.Integersineachcolumnaresortedinascendingfromtoptobo
zhongdaliutao·2023-10-19 20:38

论文阅读：SegFormer: Simple and Efficient Design for SemanticSegmentation with Transformers

来源：nips2021GitHub-NVlabs/SegFormer:OfficialPyTorchimplementationofSegFormer0、Abstract摘要本文提出了一种简单、高效、强大的语义分割框架SegFormer，它将transformer与轻量级多层感知器(MLP)解码器结合在一起。SegFormer有两个吸引人的特点:1)SegFormer包含了一个新的分层结构的变压器
shiyueyueya·2023-10-19 19:04

论文阅读：Efficient Point Cloud Segmentation with Geometry-Aware Sparse Networks

来源：ECCV2022链接：EfficientPointCloudSegmentationwithGeometry-AwareSparseNetworks|SpringerLink0、Abstract在点云学习中
shiyueyueya·2023-10-19 19:58

chatglm2微调—Lora

1.使用ChatGLM-Efficient-Tuning框架官网下载https://github.com/hiyouga/ChatGLM-Efficient-Tuning或者国内镜像https://gitee.com
babyzbb636·2023-10-19 12:48

【论文阅读】RAL2020: UFOMap An Efficient Probabilistic 3D Mapping Framework That Embraces the Unknown

Lasteditedtime:March31,20231:30PMReferenceandprenotesPaperlink：https://ieeexplore.ieee.org/document/9158399Codelink：https://github.com/UnknownFreeOccupied/ufomap1.Motivation主要是针对octomap的，framework去做对比
Kin__Zhang·2023-10-19 05:00

论文解析——一种面向Chiplet互连的高效传输协议设计与实现

J].计算机工程与科学,2023,45(08):1339-1346.XIONGGuo-jie,ZHANGJin-ming,HEGuang-hui.DesignandimplementationofanefficienttransmissionprotocolforChipletinterconnection
KGback·2023-10-19 02:17

YOLOv5算法改进（5）— 主干网络介绍（EfficientNetv2、Swin Transformer和PP-LCNet）

YOLOv5算法中的主干网络可以有多种替换方案，为了后面讲解的方便，本篇文章就给大家介绍EfficientNetv2、SwinTransformer和PP-LCNet主干网络。
小哥谈·2023-10-18 20:28

SqueezeNet

三个原因：Moreefficientdistributedtraining（分布训练）Lessoverheadwhenexportingnewmodelstoclients（训练好的模型容易导入）FeasibleFPGAandembeddeddeployment
王子冠·2023-10-18 19:44

【数字人】6、ER-NeRF | 借助空间分解来实现基于 NeRF 的更高效的数字人生成（ICCV2023）

2.2Tri-PlaneHashRepresentation2.3RegionAttentionModule2.4训练细节三、效果3.1实验设定3.2定量对比3.3定性对比3.4Userstudy3.5消融实验四、代码4.1视频数据预处理4.2训练4.3推理论文：EfficientRegion-AwareNeuralRadianceFieldsforHigh
呆呆的猫·2023-10-18 19:32

ICA(Independent Component Analysis)

一、背景：seekstoextracttheseindependentcomponentsandthemixingmatrixofcoefficients,通过线性变换寻求统计独立和非高斯分布的潜变量PCA
MSPM·2023-10-18 18:55

PyTorch：优化神经网络训练的17种方法

选自efficientdl.com，作者：LORENZKUHN机器之心编译本文介绍在使用PyTorch训练深度模型时最省力、最有效的17种方法。该文所提方法，都是假设你在GPU环境下训练模型。
机器学习与AI生成创作·2023-10-18 12:06

PyTorch || 优化神经网络训练的17种方法

选自efficientdl.com，作者：LORENZKUHN机器之心编译本文介绍在使用PyTorch训练深度模型时最省力、最有效的17种方法。该文所提方法，都是假设你在GPU环境下训练模型。
机器学习算法那些事·2023-10-18 12:34

GL-Cache: Group-level learning for efficient and high-performance caching

会议全称：ConferenceonFileandStorageTechnologies出版社：USENIX21stUSENIXConferenceonFileandStorageTechnologies摘要：web应用强依赖于软件缓存去实现低延迟和高吞吐量服务。Web应用程序严重依赖软件缓存来实现低延迟、高吞吐量的服务为去适应变化的负载，近年来为学习缓存（学习清除）设计三种方案：面向对象学习、面向
白兔1205·2023-10-18 08:34

移动性(Mobility)—可持续的交通发展

美国纽约的OneNYC2050规划提出来高效移动性(EfficientMobility)目标，欧洲提出可持续性城市移动性规划(SustainableUrbanMobilityPlan)，东京规划2040
智能交通技术·2023-10-18 03:04

半监督语义分割_paper reading part2

目录03SegFormer:SimpleandEfficientDesignforSemanticSegmentationwithTransformers03.1Introduction03.2Method03.3experiment03.3.1Ablationstudies
猛码Memmat·2023-10-17 15:47

一回生，二回熟，三回巧,四回忘

设计思路实现思路分析一回生：结合理解力说一下二回熟三回巧灵活和灵敏四回忘小结：参考资料和推荐阅读LDistiggerforever，CGarenotbrothersforever，throwthepotandshine.Efficientworkisbetterthanattitude
执于代码·2023-10-17 04:15

前端包管理工具浅谈（pnpm，npm，yarn）

一、pnpmFast,diskspaceefficientpackagemanager官网对比图：特点：1、高效利用磁盘空间：使用基于内容寻址的文件系统来存储磁盘上所有的文件，更新增量部分如果你用到了某依赖项的不同版本
今天我退休了吗·2023-10-17 00:09

LA 学习笔记 Ch1 Matrix

1.5p32FirstAx=bUx=c,whereU-anewcoefficientmatrixEFGelementarymatrices:(step1,2,3)有固定填充格式！
程序猪小羊·2023-10-16 23:32

GPT-CV：基于Yolov5的半监督目标检测

关注并星标从此不迷路计算机视觉研究院公众号ID｜ComputerVisionGzq学习群｜扫码在主页获取加入方式计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G主要贡献是提出了一种名为“EfficientTeacher
计算机视觉研究院·2023-10-16 21:09

GPT理解的CV：基于Yolov5的半监督目标检测

关注并星标从此不迷路计算机视觉研究院公众号ID｜ComputerVisionGzq学习群｜扫码在主页获取加入方式计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G主要贡献是提出了一种名为“EfficientTeacher
计算机视觉研究院·2023-10-16 21:09

EfficientDet: Scalable and Efficient Object Detection

CVPR2020V7Mon,27Jul2020引用量：243机构：Google贡献：1>提出了多尺度融合网络BiFPN2>对backbone、featurenetwork、box/classpredictionnetworkandresolution进行复合放缩，有着不同的性能表现，以适应不同资源和应用。views：1>首先讨论BiFPN，作者只描写了直觉上这样子，整体的结构就是在PANet上进行
低吟浅笑·2023-10-16 21:58

2022投资认识与策略

1.2《PortfolioSelection：EfficientDiversificationofInvestment》（作者：1957年诺奖得主HarryMarkowitz）多个投资对象的科学组合，可以同时实现更高的收益和
HeJuN9·2023-10-16 18:47

Diffusion Models With Efficient Sampling

引言generatesamples这一步一般要经历很多步，因此很多工作focus在加速sampling过程，如stablediffusion提供的samplingmethod就有DPM这种加速版本：从方法上来说分为两种类型：learning-freesampling和learning-basedsampling。learning-freesampling方法介绍大部分leanring-free方法
李木木乃伊·2023-10-16 12:34

[CVPR19]MnasNet: Platform-Aware Neural Architecture Search for Mobile

本篇使用的额scale方法应该是ICML2019发表EfficientNet:RethinkingModelScalingforConvolutionalNeuralNetworks的姊妹篇。
gdtop818·2023-10-16 09:11

语音特征参数MFCC提取过程详解

  在语音识别（SpeechRecognition）和话者识别（SpeakerRecognition）方面，最常用到的语音特征就是梅尔倒谱系数（Mel-scaleFrequencyCepstralCoefficients
孤芳剑影·2023-10-16 04:06

Kickdown, ACM/ICPC NEERC 2006, UVa 1588

KickdownDescriptionAresearchlaboratoryofaworld-leadingautomobilecompanyhasreceivedanordertocreateaspecialtransmissionmechanism,whichallowsforincrediblyefficientkickdown
Noob_f·2023-10-16 00:17

研究生新生怎么读论文

HowtoReadaPaperEfficiently(ByProf.PeteCarr)DON'Treadinorderasthepaperisprinted2phases:
哪种生活可以永远很轻松·2023-10-15 19:24

NMS和Soft NMS

NMSNMS全称非极大值抑制，出自ICPR2006的论文《EfficientNon-MaximumSuppression》。其基本思想很简单，就是保留局部最大值而去除局部非最大值。
Daisy丶·2023-10-15 19:58

【文献翻译】ICE-BA: Incremental, Consistent and Efficient Bundle Adjustment for Visual-Inertial SLAM

文章目录前言文献信息【文献翻译】CVPR2018论文：ICE-BA：视觉惯性SLAM的增量，一致和高效的束调整摘要1、引言2、相关工作3、框架3.1约束函数3.2局部和全局优化4、VI-SLAM的高效求解器4.1一般增量BA解决器4.2局部BA的改进4.3IBA的增量PCG5、相对边缘化6、评估6.1算法验证6.2局部准确性6.3解决器精度6.4与GoogleTango进行定性比较7、结论前言  
YuYunTan·2023-10-15 16:19

【论文理解】FedSky: An Efficient and Privacy-Preserving Scheme for Federated Mobile Crowdsensing

这篇论文同样是来自陆老师组的，发表在IEEEINTERNETOFTHINGSJOURNAL上的一篇关于联邦学习、同态加密的文章。目录论文背景群智感知（CrowdSensing）F-MCS本文的主要贡献模型与设计目标系统模型安全模型设计目标PRELIMINARIESA.FedAvgAlgorithmB.DifferentVariantsofSkylineQueriesC.BilinearPairin
卷卷卷不动·2023-10-15 12:20

论文阅读：

来源：公众号看到一篇文章原文：https://arxiv.org/pdf/2301.04275.pdf代码：GitHub-fengluodb/LENet:LENet:LightweightAndEfficientLiDARSemanticSegmentationUsingMulti-ScaleConvolutionAttention0
shiyueyueya·2023-10-15 05:33

TSM: Temporal Shift Module for Efficient Video Understanding.

从标题上就可以看出这篇文章的核心：通过TemporalShiftModule对时间信息进行高效建模，从而实现高效的视频理解。先看看效果：image背景整个网络的视频数据量剧增，这就要求视频理解算法能够以较低的代价对视频进行高准确率的理解。2DCNN计算量低，但是不能对时间信息进行建模，因此准确率比较低；3DCNN可以对时间信息进行建模，因而可以获得比较好的准确率，但是计算量太高。这篇文章中提出的T
AI耳东·2023-10-14 21:55

Fbank及MFCC学习

MFCC(Mel-frequencycepstralcoefficient
shadowismine·2023-10-14 18:31

[论文精读]GATE: Graph CCA for Temporal Self-Supervised Learning for Label-Efficient fMRI Analysis

论文原文：GATE:GraphCCAforTemporalSelf-SupervisedLearningforLabel-EfficientfMRIAnalysis|IEEEJournals&Magazine
夏莉莉iy·2023-10-14 15:31

DATASET CONDENSATION WITH GRADIENT MATCHING

ABSTRACTThispaperproposesatrainingsetsynthesistechniquefordata-efficientlearning,calledDatasetCondensation
qq_43219992·2023-10-14 13:02

【AI视野·今日NLP 自然语言处理论文速览 第五十四期】Fri, 13 Oct 2023

CS.NLP自然语言处理论文速览Fri,13Oct2023Totally75papers上期速览✈更多精彩请移步主页DailyComputationandLanguagePapersTree-Planner:EfficientClose-loopTaskPlanningwithLargeLanguageModelsAuthorsMengkangHu
hitrjj·2023-10-14 11:33

【神经网络】如何在Pytorch中从零开始将MNIST网络量化为8位

论文：QuantizationandTrainingofNeuralNetworksforEfficientInteger-Arithmetic-OnlyInference下载地址：https://arxiv.org
高山仰止景·2023-10-14 11:02
上一页 8 9 10 11 12 13 14 15 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他