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Greedy search
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新理论解释了贪心搜索的最优聚类结果
一项新的理论分析，即固定核心分配理论（Fixed-Core Assignment Theory），解释了为什么贪心搜索能够实现最优聚类结果，尤其是在处理不规则聚类形状和不同密度的情况下。该理论将贪心搜索过程映射到分区拟阵（partition matroid），证明了其固有的最优性。该研究为“聚类即分布”（Cluster-as-Distribution, CaD）聚类目标提供了近最优保证，通过真实分布嵌入与经验分布嵌入之间的近似误差来控…
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新框架自动压缩低功耗AI视觉模型
研究人员开发了AQ4SViT，一个自动化的框架，旨在压缩脉冲视觉Transformer (SViTs)，以用于资源受限的嵌入式AI系统。该新框架通过采用一种利用膜电位漂移作为性能代理的搜索门控策略，解决了手动量化的可扩展性问题。AQ4SViT提供两种搜索变体：贪婪搜索，速度更快但可能找到局部最优解；束搜索，速度较慢但旨在找到全局最优解。实验表明，AQ4SViT-Greedy可实现高达82.5%的内存节省，AQ4SViT-Beam可实现…