Tag: 算法

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• Parallelizing Linear Transformers with the Delta Rule over Sequence Length

  Updated:2025年9月26日 at 16:46 | Published: 2025年9月25日 at 14:43

  DeltaNet

• MLP Memory: Language Modeling with Retriever-pretrained External Memory

  Published:2025年8月25日 at 14:22

  用MLP学习并代替RAG中kNN输出的概率分布。

• Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows

  Published:2025年6月23日 at 17:47

  看看Shift-Window Attention。

• SpikeVideoFormer: An Efficient Spike-Driven Video Transformer with Hamming Attention and O(T) Complexity

  Published:2025年6月17日 at 16:56

  用汉明距离替换Attention中的点乘操作，避免出现Spike错开的情况。中间的做法比较有趣，但是实验感觉做的一般般，尤其是claim了自己有硬件实现的情况下energy计算还用的是纯算法的计算，并且FPGA的具体实现也没有透露，说了也没有说清楚。精度没有超过ANN2SNN的SOTA。重点还是需要用一些其他的操作替换掉对SNN不适应的算子。

• SlowFast Networks for Video Recognition

  Updated:2025年5月30日 at 06:15 | Published: 2025年5月27日 at 16:57

  多分支CNN，会不会有一些分支能学到更加相似的帧间变化？

• DeltaCNN: End-to-End CNN Inference of Sparse Frame Differences in Videos

  Updated:2025年5月23日 at 15:07 | Published: 2025年5月23日 at 12:11

  利用CNN Layer的“线性”特征在帧之间做feature的差分，并且做了CUDA加速。和ViStream几乎一样的思路，能不能解决我们现在的问题？

• Temporal Flexibility in Spiking Neural Networks: Towards Generalization Across Time Steps and Deployment Friendliness

  Published:2025年5月21日 at 15:38

  ICLR2025 Poster，似乎也在做Elastic inference？

• A Simple Framework for Contrastive Learning of Visual Representations

  Published:2025年5月20日 at 13:42

  对比学习SimCLR的论文。对比学习能对齐每一层的Feature吗？

• QKFormer: Hierarchical Spiking Transformer using Q-K Attention

  Published:2025年5月8日 at 18:09

  QKFormer，NIPS2024 Spotlight，把Direct Training SNN在ImageNet和CIFAR上的点刷的特别高，感觉之后要做就避不开它。

• Transformers without Normalization

  Published:2025年5月7日 at 16:09

  何恺明新作，用DyT代替Norm，把同步操作变成了Element Wise的操作。新文章里面有用到，学习一下。