一个高效的精确算法,用于执行涉及3个和4个节点的高阶模体分析

在这里,第一步的复杂性与4阶超边的数量成线性关系,第二步的复杂性与超边的总数成二次方(在线性地遍历3阶超边的数量,然后对于每个超边线性地探索其邻居),最后一步继承了ESU算法的复杂性。关于4阶高阶模式的算法的正式描述在算法3中有报告。4.3算法细节计算高阶模式可以被解释为枚举所有可能的大小为k的连...

屡创纪录:NVIDIA cuOpt 算法将路径优化求解速度提高 100 倍

启发式算法使用各种算法探索搜索空间,这些算法具有二次方或更高次方的计算复杂度。高度的复杂性和问题的性质使得使用大规模并行GPU加速这些算法成为可能。借助GPU加速,可以在合理的时间内获得接近最优的解决方案。构建进化路径优化算法典型的路径求解器包括两个阶段:生成初始解决方案和改进解决方案。本章将介绍...

图灵奖遗忘的AI之父,GAI时代再发声:Jurgen重谈AI「创业」史

LSTM在某些方面比Transformer更高效,因为它支持线性扩展,而不是Transformer的二次方扩展。此外,值得注意的是,循环神经网络(如LSTM)可以解决许多Transformer无法处理的问题。例如简单的奇偶性问题,Transformer在泛化这一任务时表现不佳,而循环神经网络可以轻松解决这个问题。另一方面,Transformer比LSTM更容易进行并行化,这一...

再战Transformer!原作者带队的Mamba 2来了,新架构训练效率大幅...

SSD算法:分块矩阵分解首先将半可分SSM矩阵划分为大小为Q×Q的块,然后,利用半分矩阵的性质来分解每个低秩的非对角块:(橙色)每个对角块是一个更小的半可分矩阵,可以以喜欢的方式计算这个乘法,特别是使用SSD的二次(类似注意力机制)形式。(绿色)总共有T/Q个不同的绿色块,通过批处理矩阵乘法来...

再战Transformer!原作者带队的Mamba 2来了,新架构训练效率大幅提升

SSD算法:分块矩阵分解首先将半可分SSM矩阵划分为大小为Q×Q的块,然后,利用半分矩阵的性质来分解每个低秩的非对角块:(橙色)每个对角块是一个更小的半可分矩阵,可以以喜欢的方式计算这个乘法,特别是使用SSD的二次(类似注意力机制)形式。

那些挑战Transformer的模型架构都在做些什么?

二、RWKV2023年5月左右,同样作为Transformer的一个变体,RWKV模型诞生了(www.e993.com)2024年11月15日。RWKV在理念上和盘古π很像,它也是合体金刚,只不过走得更像是“头领战士”那套玩法,代表人物是巨无霸福特。RWKV结合了Transformer的高效可并行训练和RNN的高效推理能力。RWKV在处理长序列时克服了Transformer的二次方计算复杂性,同时保持了RN...

Mamba-2 新架构出世一统江湖!普林斯顿 CMU 华人再出神作,性能狂飙...

第一个不同之处在于,它将模型的有效状态大小从线性减少到常数,并将效率从二次方提升到了线性。第二个不同之处是SSD与标准线性注意力的区别。一种理解掩码的方法是将其视为依赖于输入的相对位置编码,由于掩码的存在,标准的注意力得分会被一个权重:×=+1所衰减,这可以理解为基于位置和之间距离的「折现...

Transformer 能代替图神经网络吗?

然后人们也开始优化和寻找替代方案,主要是为了减少计算成本(自注意力机制的二次方成本)。关于哪种架构在计算成本方面更优的讨论一直在进行,但是对于Transformer来说,它的成功之处在于模型能够展示出强大的推理能力。如何分析神经网络的推理能力?最常用的方法之一是研究利用架构内部表示能执行哪些算法。有一个完整的领域...

Mamba-2:超越 Transformer 的新架构,训练效率大幅提升!

SSD算法:分块矩阵分解首先将半可分SSM矩阵划分为大小为Q×Q的块,然后,利用半分矩阵的性质来分解每个低秩的非对角块:(橙色)每个对角块是一个更小的半可分矩阵,可以以喜欢的方式计算这个乘法,特别是使用SSD的二次(类似注意力机制)形式。

再战Transformer!原作者带队的Mamba 2来了,新架构训练效率大幅...

SSD算法:分块矩阵分解首先将半可分SSM矩阵划分为大小为Q×Q的块,然后,利用半分矩阵的性质来分解每个低秩的非对角块:(橙色)每个对角块是一个更小的半可分矩阵,可以以喜欢的方式计算这个乘法,特别是使用SSD的二次(类似注意力机制)形式。