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Kullback--Leibler
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新的KL投影方法增强了双重随机聚类
研究人员开发了一种新颖的双重随机聚类方法，通过对低秩因子进行精确的Kullback--Leibler (KL)投影。该方法利用具有规定行边际和共享、学习到的列边际的非负因子，减少了有效变量，并实现了高效的无矩阵Hessian-向量乘积。该方法应用于双重随机图学习，无需具体化大型优化变量即可诱导出精确的双重随机图。匹配聚类实验证明了其具有竞争力的准确性和有利的随时可用行为。
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新的PTQ方法增强了Vision Transformer在边缘设备的效率
两篇新研究论文介绍了用于Vision Transformer（ViTs）的先进训练后量化（PTQ）技术，以提高在资源受限设备上的效率。MixFrag通过估计组件脆弱性并将比特分配制定为背包问题，专注于自适应的层级精度分配，在ImageNet-1K上取得了有竞争力的性能，并在COCO目标检测上取得了最先进的结果。DopQ-ViT通过将量化与激活分布对齐并处理异常值来解决性能下降问题，提出了一种Tan量化器和一种MAD引导的最优缩放因子，…