sparse专题

【稀疏矩阵】使用torch.sparse模块

文章目录稀疏矩阵的格式coocsrcsc Construction of Sparse COO tensorsConstruction of CSR tensorsLinear Algebra operations（稀疏与稠密之间混合运算）Tensor methods and sparse（与稀疏有关的tensor成员函数）coo张量可用的tensor成员函数（经实测，csr也有一些可以用

BM3D--Image Denoising by Sparse 3-D Transform-Domain Collaborative Filtering

系列文章目录文章目录系列文章目录前言稀疏三维变换域协同滤波图像去噪摘要1 引言2 分组和协作过滤A.分组B.按匹配分组C.协同过滤D.基于变换域收缩的协同过滤 3 算法结论前言论文地址如果下载不了可以从 https://download.csdn.net/download/m0_70420861/89708940 获取参考博客：图像去噪算法：NL-Me

论文笔记：Estimating future human trajectories from sparse time series data

sigspatial 2023 humob竞赛paper hiimryo816/humob2023-MOBB (github.com) 1 数据集分析这里只分享了HuMob数据集1的内容 1.1 假日分析对HuMob数据集#1地理数据的方差分析显示了非工作日的模式在某些天的y坐标方差中有显著的峰值，这是非工作日的象征【x坐标有相似的模式】 ——>识别了任务1数据集中最有可能是

Sparse Learning

Sparse Learning 本文的内容主要来自余凯老师在CVPR2012上给的Tutorial。前面在总结ScSPM和LLC的时候，引用了很多Tutorial上的图片。其实这个Tutorial感觉写的挺好的，所以这次把它大致用自己的语言描述一下。不过稀疏编码是前两年比较火的东西，现在火的是deep lear

【CVPR‘24】深度补全：Flexible Depth Completion for Sparse and Varying Point Densities

【CVPR'24】深度补全：Flexible Depth Completion for Sparse and Varying Point Densities 摘要1. 引言3. 方法3.1 基础深度估计架构3.2 基于亲和度的偏移校正3.3 校正置信度预测3.4 联合深度估计与完成3.5 损失 4. 实验4.1 数据集和评估指标4.2 实验概述4.3 消融研究参考文献摘要

【综述】从稀疏的数据中进行深度补全：Deep Depth Completion from Extremely Sparse Data: A Survey

【综述】从稀疏的数据中进行深度补全：Deep Depth Completion from Extremely Sparse Data: A Survey 占坑，3日内更新

稀疏数据的优化之道：PyTorch中torch.sparse的高效应用

稀疏数据的优化之道：PyTorch中torch.sparse的高效应用在机器学习和数据科学领域，稀疏矩阵是一类特殊而又常见的数据结构，特别是在处理大规模文本数据或社交网络关系时。PyTorch，作为当前深度学习研究和应用的主流框架之一，提供了对稀疏矩阵的原生支持。本文将深入探讨如何在PyTorch中使用torch.sparse模块来高效处理稀疏数据。 1. 稀疏矩阵简介稀疏矩阵是指大部分

【Git之窗】（九）Sparse checkout解决pull远程库特定文件失败问题

零、业务场景公司开发前后端分离的图书管理系统"Library System"，其中前端代码、后端代码、原型图，被设计放到了同一个GitLab仓库中（公司之前使用SVN做VCS控制），当远程Repository中代码越来越多的时候，“前端同事A”发现：为什么每次git pull origin master之后，会拉取很多后端代码的更新，“后端同事B”也困惑：为什么我是在后端路径（非g

（转载）windows下 Sparse Bundle Adjustment 编译问题

windows下 Sparse Bundle Adjustment 编译问题很多论文中提到了利用Bundle Adjustment进行优化的问题。开始准备自己编写一个，可惜水平有限，一直在搁浅当中。不过好在存在一种开源软件叫做Sba，即Sparse Bundle Adjustment可以供使用，省去了不少功夫。可是，把文件包下载来后

Vision Transformer with Sparse Scan Prior

摘要 https://arxiv.org/pdf/2405.13335v1 In recent years, Transformers have achieved remarkable progress in computer vision tasks. However, their global modeling often comes with substantial computation

Why L1 norm for sparse models？

Explanation 1 Consider the vector x⃗ =(1,ε)∈R2 where ε>0 is small. The l1 and l2 norms of x⃗ , respectively, are given by ||x⃗ ||1=1+ε, ||x⃗ ||22=1+ε2 Now say that, as

Compressed Sparse Row (CSR)行压缩存储相关错误概念纠正

之前关于矩阵压缩存储的知识都是网上看的，比如这篇稀疏矩阵存储格式总结+存储效率对比:COO,CSR,DIA,ELL,HYB 里面对ia数组，即行偏移数组的表述是这样的。强调了ia数组中存的是某行的第一个元素的偏移。今天测试一个国外数学教授开源的AGMG库时才发现如果按之前的理解，还原后的矩阵将和理论上的无法统一。翻看维基发现，CSR的ia定义并没有说其存储的是第一个元素的偏移信息

论文阅读（一种新的稀疏PCA求解方式）Sparse PCA: A Geometric Approach

这是一篇来自JMLR的论文，论文主要关注稀疏主成分分析（Sparse PCA）的问题，提出了一种新颖的几何解法（GeoSPCA）。该方法相比传统稀疏PCA的解法的优点：1）更容易找到全局最优；2）计算效率更高；3）因为不再需要计算存储整个协方差矩阵，所以对存储资源需求更少；4）GeoSPCA能够一次性构建所有主成分，而不是通过迭代的方式逐步添加，这有助于避免因迭代过程中的数据秩减而导致的信息损

Triplet Format for Sparse Matrices

原网站http://www.coin-or.org/Ipopt/documentation/node37.html Triplet Format for Sparse Matrices I POPT was designed for optimizing large sparse nonlinear programs. Because of problem sparsity, the re

matlab——sparse函数和full函数（稀疏矩阵和非稀疏矩阵转换）

函数功能：生成稀疏矩阵使用方法： S = sparse(A) 将矩阵A转化为稀疏矩阵形式，即矩阵A中任何0元素被去除，非零元素及其下标组成矩阵S。如果A本身是稀疏的，sparse(S)返回S。 S = sparse(i,j,s,m,n,nzmax) 由向量i,j,s生成一个m*n的含有nzmax个非零元素的稀疏矩阵S，并且有 S(i(k),j(k)) = s(k)。向量 i，j

Efficient Neighbourhood Consensus Networks via Submanifold Sparse Convolutions

本文的目的是输入一个image pair 然后得到他们的匹配内存消耗大，推理时间长，对应关系局部性差。我们提出的修改可以减少10倍以上的内存占用和执行时间，并且效果相当。这是通过对包含试探性匹配的相关张量进行稀疏化，然后使用子流形稀疏卷积对其进行4D CNN后续处理来实现的。通过以更高的分辨率处理输入图像（这是可能的，因为减少了内存占用），以及通过一个新的两级对应重定位模块，定位精度显著

【论文阅读】Sparse is Enough in Scaling Transformers

Sparse is Enough in Scaling Transformers 论文地址摘要1 介绍2 相关工作模型压缩。模型修剪模型蒸馏。稀疏注意力。张量分解。稀疏前馈。 3 Sparse is Enough3.1 稀疏前馈层3.2 稀疏 QKV 层3.3 稀疏损失层。 4 长序列的稀疏性4.1 长序列架构4.2 内存效率的可逆性4.3 泛化的循环4.4 实验 5 结论论

【论文阅读】Image Super-Resolution with Non-Local Sparse Attention

Image Super-Resolution with Non-Local Sparse Attention 论文地址摘要1. 简介2. 相关工作2.1.稀疏表示形式。2.2 Non-Local Attention (NLA) for image SR. 3. 非局部稀疏注意力（NLSA）3.1 稀疏注意力的一般形式3.2. Attention Bucket from Locality Se

Dense embedding model 和 sparse embedding model 对比

Dense embedding model 和 sparse embedding model 都是将高维稀疏向量嵌入到低维稠密向量的技术，常用于自然语言处理 (NLP) 任务中。两种模型的主要区别在于它们如何表示嵌入向量： Dense embedding model 使用稠密向量来表示每个单词或短语。每个维度的值代表该单词或短语在语义空间中对应方面的重要性。例如，一个维度的值可能表示该单词的积极

Learning Feature Sparse Principal Subspace 论文阅读

1 Abstract: 这篇论文提出了新的算法来解决特征稀疏约束的主成分分析问题（FSPCA），该问题同时执行特征选择和PCA。现有的FSPCA优化方法需要对数据分布做出假设，并且缺乏全局收敛性的保证。尽管一般的FSPCA问题是NP难问题，我们展示了对于低秩协方差，FSPCA可以全局解决（算法1）。然后，我们提出了另一种策略（算法2），通过迭代构建一个精心设计的代理来解决一般协方差情况下的FSP

hdu5876 Sparse Graph bfs + set

// hdu5876 Sparse Graph bfs + set//// 题目链接：// http://acm.split.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=5876//// 题目大意：// 给定图G，求反图中固定起点s到其余各点到最短路//// 解题思路：// 维护一个集合acc，在当前集合中表示可以拓展到点。

稀疏矩阵之python sparse实现

工程实践中，多数情况下，大矩阵一般都为稀疏矩阵，所以如何处理稀疏矩阵在实际中就非常重要。本文以python里中的实现为例，首先来探讨一下稀疏矩阵是如何存储表示的。 1.sparse模块初探 python中scipy模块中，有一个模块叫sparse模块，就是专门为了解决稀疏矩阵而生。本文的大部分内容，其实就是基于sparse模块而来的。第一步自然就是导入sparse模块 from scipy

scipy.sparse.hstack vstack

首先格式是符合 coo_matrix 才能使用sparse进行拼接。 hstack ：将矩阵按照列进行拼接 from scipy.sparse import coo_matrix, hstack,vstackA = coo_matrix([[1, 2], [3, 4]])print(A)B = coo_matrix([[5,7], [6,8]])print(hstack([A,B]

Android14之HIDL报错：Invalid sparse file format at header magic(一百九十六)

简介： CSDN博客专家，专注Android/Linux系统，分享多mic语音方案、音视频、编解码等技术，与大家一起成长！优质专栏：Audio工程师进阶系列【原创干货持续更新中……】🚀 优质专栏：多媒体系统工程师系列【原创干货持续更新中……】🚀 人生格言：人生从来没有捷径，只有行动才是治疗恐惧和懒惰的唯一良药. 更多原创,欢迎关注：Android系统攻城狮 1

Sparse Convolution 讲解

文章目录 1. 标准卷积与Sparse Conv对比（1）普通卷积（2）稀疏卷积（3）改进的稀疏卷积(subm) 2 Sparse Conv 官方API3. Sparse Conv 计算3. 1 Sparse Conv 计算流程3. 2 案例3.2.1 普通稀疏卷积3.2.2 subm模式的稀疏卷积 3D点云数据非常稀疏，尤其体素化处理后(比如200k的点放在1440 1

2.app recommendation with very sparse datasets

1.摘要 app的使用曲线呈现很高的峰态和更显著的长尾现象。即，少数最受欢迎的的app享有很高的下载量，绝大多数app所占份额极少，甚至屈指可数，具有很大的稀疏性。主要原因有：与电影等商品相比，app开发者使用的资源具有很大的多样性且发布app的开支更小。对稀疏集的处理，可提高降维的使用。 2.我的想法现有的app商店多数使用以下三种方法提供app：（1）最受欢迎的app列表