高效因子分解:Resonator networks 2|向量|张量|算法|码本|大语言...
给定一个由一组离散的高维向量的哈达玛乘积形成的复合向量,谐振器网络可以有效地将复合向量分解为这些因子。我们将谐振器网络的性能与基于优化的方法(包括交替最小二乘法和几种基于梯度的算法)进行了比较,结果显示谐振器网络在几个重要方面具有优势。这种优势是通过利用非线性动力学和叠加搜索的结合实现的,通过这种方式...
代数运算对应于认知运算,使用随机向量表示计算函数 VSA到VFA
FPE从自绑定开始,即绑定一个基向量,一个随机向量\(z\simp(z)\),自乘i次,这为整数定义了一个编码策略:4.2现有的绑定操作导致不同类型的VFAFPE关键依赖于VSA绑定操作,图1所示向量集的属性取决于单个绑定操作。接下来,我们基于先前提出的绑定操作(哈达玛积、循环卷积或局部块循环卷积)定义...
比Transformer更好,无Attention、MLPs的BERT、GPT反而更强了
该研究团队实现了一个M2层来进行概念验证——完全使用PyTorch编写,代码行数不到40(包括import软件包),而且其只需依赖矩阵乘法、转置、reshape和逐元素乘积(见图1中部的伪代码);结果,对于大小为64k的输入,这些代码在一台A100GPU上实现了25.6%的FLOP利用率。在RTX4090等更新的架...
具有神经形态谐振器网络的视觉里程计|向量|算法|信号|配准|傅里叶...
[69]采用了一种类似的机制,将基于事件的视觉像素编码为超维向量,使用的是排列而不是哈达玛乘积进行绑定。图2所示的形状旋转数据集的误差报告和轨迹,以及图4所示的轨迹,是使用常规DFT码本矩阵获得的。图4中的轨迹是使用向量大小为N=3072的随机码本矩阵获得的。网络架构如图1所示,网络可以分为三个部分:(1)执...
从图(Graph)到图卷积(Graph Convolution):漫谈图神经网络 (二)
这里的指的是傅里叶逆变换,是哈达玛乘积,指的是两个矩阵(或向量)的逐点乘积(Element-wiseMultiplication)。仔细观察上面这个公式,它的直观含义可以用一句话来概括:空(时)域卷积等于频域乘积。简单来说就是,如果要算与的卷积,可以先将它们通过傅里叶变换变换到频域中,将两个函数在频域中相乘,然后再通过傅...