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Bookmark or Share- 知乎，让每一次点击都充满意义 —— 欢迎来到知乎，发现问题背后的世界。知乎，让每一次点击都充满意义 —— 欢迎来到知乎，发现问题背后的世界。
- 如何赏析Xifeng Yan老师的新作logsparse transformer? - 知乎SAC 香侬科技的工作，使用RL来学习（而不是拍脑袋预设）每一层的sparse attention pattern，在多个domain的任务中表现出了不错的性能，research上意义相对更大一些。 reformer google的工作，大家都已经被各种软文洗脑了，google也在造势，引入LSH和可逆层本身是值得肯定的 ...
- 如何评价Sparse R-CNN，目标检测未来会如何发展？ - 知乎综上, Sparse RCNN 集成了 DETR 的两个优点, 并摒弃了 transformer 带来的缺点, 并在结果上超过了 DETR. 但老实说, Sparse RCNN 只高了0.3 的 mmAP, 而 mAP50 和 AP_large 上都低了不少, 说明 Sparse RCNN 还有挺多进步空间的.
- 为什么sparse representation比起其它成分分析方法（DFT，Wavelet）能得到更好的效果？问：Sparse真正胜过其它成分分析方法的地方在哪里？ 答：Sparse Model相对于Subspace Model（比如降维）而言，更加relaxed，因而具有更强的表达能力。 再加上自然信号，天然具备可稀疏性，所以在很多问题中，Sparsity是一个更有效的regularizier。
- 什么是《失控》中说的“稀疏分布式网络”？ - 知乎Pentti Kanerva在1974年提出了Sparse Distributed Memory(SDM) 此算法简单明了，熟手一下午就能实现 在80年代中期，Kanerva使用微调后的SDM进行20x20像素的阿拉伯数字识别. 之前看《失控》的时候对这东西很好奇，最近找了些资料研究了一下。个人感觉是，KK夸大了SDM的神奇之处。
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