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Sinkhorn-Knopp algorithm
Sinkhorn-Knopp algorithm
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SinkSLOT 方法为大型数据集提供更快的最优传输
研究人员推出了一种新颖的熵最优传输 (EOT) 方法 SinkSLOT，该方法显著提高了大型数据集的计算效率。与标准 Sinkhorn-Knopp 算法每次迭代需要 O(N^2) 操作不同，SinkSLOT 将其减少到每次迭代 L 次切片需要 O(LN) 操作。通过使用预期的切片提升传输计划来稀疏化 Gibbs 核，从而在现有 EOT 方法上实现显著的加速。所提出的散度也无需去偏，并已证明在梯度流实验中具有适用性。
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KromHC 使用克罗内克积改进神经网络训练
研究人员推出 KromHC，一种用于提高神经网络训练稳定性和可扩展性的新颖方法。KromHC 通过使用较小的双重随机矩阵的克罗内克积来参数化残差矩阵，从而解决了现有超连接 (HC) 的局限性。这种方法保证了精确的双重随机性，同时与以前的方法相比，显著减少了可训练参数的数量。实验表明，KromHC 在参数数量大大减少的情况下，性能与最先进的变体相当或更好。