Spectral tensor train parameterization of deep learning layers
We study low-rank parameterizations of weight matrices with embedded spectral properties in the Deep Learning context. The low-rank property leads to parameter efficiency and permits taking computational shortcuts when computing mappings. Spectral properties are often subject to constraints in optim...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | OBUKHOV, A., RAKHUBA, M., LINIGER, A., HUANG, Zhiwu, GEORGOULIS, S., DAI, D., VAN Gool L. |
---|---|
التنسيق: | text |
اللغة: | English |
منشور في: |
Institutional Knowledge at Singapore Management University
2021
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://ink.library.smu.edu.sg/sis_research/6259 https://ink.library.smu.edu.sg/context/sis_research/article/7262/viewcontent/Spectral_Tensor_Train_Parameterization_of_Deep_Learning_Layers.pdf |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
المؤسسة: | Singapore Management University |
اللغة: | English |
مواد مشابهة
-
Building deep networks on grassmann manifolds
بواسطة: HUANG, Zhiwu, وآخرون
منشور في: (2018) -
Outlier-robust tensor PCA
بواسطة: ZHOU, Pan, وآخرون
منشور في: (2016) -
Weakly-supervised deep anomaly detection with pairwise relation learning
بواسطة: PANG, Guansong, وآخرون
منشور في: (2019) -
Deep multi-task learning for depression detection and prediction in longitudinal data
بواسطة: PANG, Guansong, وآخرون
منشور في: (2020) -
Alignment-enriched tuning for patch-level pre-trained document image models
بواسطة: WANG, Lei, وآخرون
منشور في: (2023)