稀疏（sparse）在机器学习中很重要吗？为什么？ - 知乎
2015年12月7日 · 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 …
什么是稀疏特征(Sparse Features)? - 知乎
如果你想知道为什么sparse feature在某些应用里面表现很好，可以参考： 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？ - Bihan Wen 的 …
深度学习中的sparse和dense模型指的是什么？ - 知乎
2017年10月19日 · 在Sparse双塔模型中，稀疏特征通常通过one-hot编码或者稀疏表示（如TF-IDF）来处理。这种表示方式会为每个可能的值创建一个维度，即使某些值在实际数据中从未 …
为什么sparse representation比起其它成分分析方 …
Sparse representation 不见得比wavelet效果好，redundant system会比wavelet效果好，通俗点讲就是因为当某些分量丢失时，这些分量所载负的信息， 能在没有损失的其它分量里存在，你 …
keras中的三种分类交叉熵分别是什么意思？ - 知乎
2019年12月24日 · sparse_categorical_crossentropy:与多类交叉熵相同,适用于稀疏情况。如上，但接受稀疏标签。注意，使用该函数时仍然需要你的标签与输出值的维度相同，你可能需要 …
稀疏（sparse）在机器学习中很重要吗？为什么？ - 知乎
2015年12月7日 · 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的位 …
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 …
贝叶斯压缩感知和稀疏贝叶斯学习有什么不同？ - 知乎
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" …
如何赏析Xifeng Yan老师的新作logsparse transformer? - 知乎
2020年5月1日 · 可以看出来作者为了让log-sparse类型的连接能work打了不少的补丁：local+logsparse，restart+logsparse，qk和v使用不同大小的卷积核（这是本文比较值得注 …
pytorch中如何进行sparse matrix的运算与back propagation？
torch.sparse_coo_tensor可以构造稀疏矩阵，torch.sparse.mm可以做运算。 先构造： 其中indices表示不为0的位置的坐标，这里是二维的，所以[0,0,1,2]是行标、[2,3,0,3]]是列标 …