实体
Arijit Sehanobish
Arijit Sehanobish
PulseAugur coverage of Arijit Sehanobish — every cluster mentioning Arijit Sehanobish across labs, papers, and developer communities, ranked by signal.
总计 · 30天
2
90 天内 2
发布 · 30天
0
90 天内 0
论文 · 30天
2
90 天内 2
层级分布 · 90 天
主题
情绪 · 30 天
1 天有情绪数据
最近 · 第 1/1 页 · 共 2 条
-
新RaLiMP方法高效地使MLP线性化，用于LLM
研究人员推出了一种新颖的、用于高效线性化MLP的方法——理性线性化多层感知机（RaLiMPs）。该方法利用标准激活函数的低阶有理函数逼近，与基于多项式的方法相比，在较低阶下提供了更准确的表示。RaLiMPs构建了具有窄瓶颈的核表示，能够高效地组合层，并在包括大型语言模型在内的各种应用中，以较低的推理成本展示出具有竞争力的准确性。
-
新的图随机特征方法提高了效率和准确性
研究人员推出精炼图随机特征（GRFs++），这是对现有GRFs的改进，旨在实现高效且准确的图核计算。该新方法采用新颖的游走拼接技术，在不损害无偏性的情况下组合较短的游走，从而解决了建模远距离节点关系方面的局限性。GRFs++在游走终止机制方面也提供了更大的灵活性，允许游走长度上的通用分布，从而在不增加额外计算成本的情况下提高近似精度。