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性价比非常高，它用最简单的思想、最低的计算成本，解决了模型压缩这个核心问题中最普遍的部分。尽管它存在理论上的局限性，但在工程实践中，经过迭代微调、正则化以及与激活信息结合等方式的“魔改”后，它依然宝刀不老。尽管从理论上看，梯度剪枝似乎更为“深刻”，但基于权重大小的剪枝凭借其无可比拟的。）探讨了基于梯度的剪枝方法。现在，不妨回归本源，剖析剪枝领域中。基于权重大小的剪枝几乎是所有模型压缩任务的**“第
本地交互式知识图谱构建工具：Local Knowledge Graph，做企业内部知识库或个人知识管理的可以关注下。Local Knowledge Graph从本地数据源构建知识图谱，并提供可视化和分析功能。提供交互式 Web 界面，展示推理过程，并将推理步骤以动态知识图谱的形式可视化，基于语义相似性提供问题回答。
这里搜索的优化主要是对DFS的优化，我们前面也提到过的DFS搜索算法，是通过穷尽所有的可能来找到最优解或者统计合法解的个数。DFS其本质还是暴力枚举答案，当数据量比较大的时候容易TLE，因为其时间复杂度比较高。
因此，可以在递归的过程中，把每次算出来的结果存在⼀张「备忘录」⾥⾯。等到下次递归进⼊「⼀模⼀样」的问题之后，就「不⽤傻乎乎的展开计算」，⽽是在「备忘录⾥⾯直接把结果拿出来」，起到⼤量剪枝的效果。在搜索的过程中，如果发现特别多完全相同的⼦问题，就可以添加⼀个备忘录，将搜索的结果放在备忘录中。因为测试数据是多组的，并且模数都是p，再加上递归的过程中会递归的相同的问题，所以可以把递归改写成记忆化搜索。剪
🥳🥳回溯可以理解为：通过选择不同的岔路口来通往目的地（找到想要的结果）1.每一步都选择一条路出发，能进则进，不能进则退回上一步（回溯），换一条路再试2. 树、图的深度优先搜索（DFS）、八皇后、走迷宫都是典型的回溯应用。
文章介绍大模型压缩与加速三大核心技术：量化(降低数值精度减少计算)、剪枝(移除冗余参数)、知识蒸馏(小模型学习大模型性能)。详细解释各技术原理、优缺点及适用场景，并指出实际应用中常组合使用这些技术，配合推理引擎优化，实现模型大小与推理速度的最佳平衡。
剪枝可以有效的去掉神经网络中无用的连接和节点，减少网络的规模和模型的复杂度，从而降低过拟合的风险，提高网络的泛化能力。通过剪枝可以降低数据集的规模，提高算法的效率，同时还可以降低模型的过拟合风险，从而提高算法的泛化能力。决策树算法在应用中，容易出现过拟合现象，剪枝可以有效减少决策树的规模，降低过拟合的风险，提高决策树的泛化能力。剪枝是在模型训练过程中使用的一种策略，其主要目的是降低模型的过拟合和提
(Python附代码)回溯法——深度优先搜索算法求解TSP问题一、问题描述【问题描述】采用深度优先搜索算法求解TSP问题，并在搜索过程中，使用界限条件（当前结点已经走过的路径长度要小于已求得的最短路径）进行“剪枝”操作（不再对后续结点进行遍历），从而提高搜索效率。采用queue模块中的栈（LifoQueue）来实现深度优先搜索。【输入形式】在屏幕上输入顶点个数和连接顶点间的边的邻接矩阵。【输出形式
FastGPT 是一个基于 LLM 大语言模型的知识库问答系统，提供开箱即用的数据处理、模型调用等能力，它背后依赖OneApi开源项目来访问各种大语言模型提供的能力。各大语言模型提供的访问接口规范不尽相同，为此OneApi项目提供了统一的API接口去对接各种大语言模型。FastGPT的部署架构如图所示：本文章将介绍如何部署OneApi和FastGPT，以及两种在线大语言模型（和）的配置方法。
模型压缩技术正是为了解决这些问题而生，通过系统性的优化手段，将庞大的基线模型转换为轻量化的压缩模型（Compressed Model），最终实现三大关键目标： 更小的模型尺寸（Smaller Size）、更快的推理速度（Faster Inference）、边缘设备部署能力（Deploy to Edge）。
在模型训练完成后，使用训练好的模型对新数据进行预测或生成的过程。
近日,来自IST-DASLab的研究团队提出了一种名为SparseGPT的创新模型剪枝方法,可以在一次操作中将大规模语言模型剪枝至少50%,且几乎不损失精度。SparseGPT的核心思想是通过一种高效的剪枝算法,在一次操作中识别并移除模型中的冗余参数,从而大幅降低模型规模。与传统的迭代式剪枝方法不同,SparseGPT可以在不需要反复训练的情况下,一次性完成高比例的模型剪枝。这些技术的组合使得Sp
AI模型的"规模膨胀"早已不是新闻：从2012年AlexNet的6000万参数，到2020年GPT-3的1750亿参数，模型大小涨了近300倍。但90%的AI应用场景不在数据中心，而在边缘设备——手机的内存只有8GB，智能手表的算力只有几TOPS（万亿次运算/秒），自动驾驶的摄像头模块甚至要"挤"在汽车的前保险杠里。用数学工具"缩小"AI模型的大小和计算量，同时保留尽可能多的精度。模型剪枝：去掉"
到10即消的“碰手指游戏”竟然是后手必胜？！（C++，含碰手指小游戏源码）者得到的结论：到10即消模式下，根据我使用C++验证以及那位同学的手算，结果为：后手必胜。（当然，如果你后手总是输的话，只是经验不够）
剪枝算法定义：在进行搜索算法的过程中，将已知无意义的情况排除的行为叫做剪枝操作方法:剪枝比较灵活，需要具体问题具体分析有些是比较明显的，比如题目中的限制条件，有的则是需要分析得到的剪枝可以分为（1）可行性剪枝（2）最优性剪枝我们从例题分析：洛谷P1535最直接的思路：直接开始深搜，但要注意以下几点：限制搜索深度时间为t可以重复经过一个地方必须在规定的时间到达终点但是这样会TLE，所以我们需要剪枝容
大模型剪枝技术综述：原理、方法与实践 本文系统梳理了大模型剪枝技术，涵盖基本原理、数学基础和实际应用。主要内容包括：1）剪枝分类（结构化与非结构化）；2）权重剪枝与神经元剪枝方法；3）针对Transformer架构的结构化剪枝策略；4）各类剪枝技术的优缺点比较。特别关注大语言模型剪枝的特殊性，如规模巨大、层次复杂、训练成本高等挑战。文章详细介绍了基于权重幅度、梯度和二阶信息的剪枝评分方法，以及全局
模型剪枝（Pruning）就像给一棵茂盛的大树修剪枝叶，让它长得更健康、更高效。在AI领域，剪枝是指通过移除神经网络中冗余或不重要的部分（比如神经元、连接权重等），让模型变得更小、更快，同时尽量保持甚至提升性能。举个例子，假设你训练了一个图像识别模型，它有1亿个参数，但其中可能只有6000万个参数真正有用，剩下的4000万参数要么贡献极小，要么干脆是“躺平”状态。剪枝就是把这些“躺平”的部分去掉，
【问题描述】给定一个数n，求1..n组成的环，使得环上相邻的元素和为素数。【输入格式】输入一个正整数n(1≤n≤17)【输出格式】把1放在第一位置，按照字典顺序不重复的输出所有解(顺时针，逆时针算不同的两种)，相邻两数之间严格用一个空格隔开。如果没有答案请输出no answer
摘要： 电子鼻结合AI技术正推动气味数字化进程。通过MEMS气体传感器阵列采集气味指纹，传统机器学习方法（如SVM）精度有限，而图神经网络（GNN）在小样本场景下表现更优（10-shot准确率89%）。以红酒分类为例，GNN模型在216条样本上实现96.7%精度，并支持手机端实时检测。应用场景涵盖食品溯源、医疗呼气分析等，但面临传感器漂移、混合气味解耦等挑战。未来，低成本电子鼻与气味区块链或催生“
模型压缩技术已成为深度学习实际应用的关键使能器。量化、蒸馏和剪枝作为三大支柱技术，各有特点又相辅相成。实际应用中，工程师需要根据目标硬件、性能需求和开发周期选择合适策略或组合。随着边缘计算和物联网发展，模型压缩将继续扮演重要角色，推动AI向更高效、更普惠的方向发展。
深度优先搜索（DFS）剪枝技术详解与C++实现
【递归，搜索与回溯算法 & 记忆化搜索】深入理解记忆化搜索算法，记忆化搜索算法小专题详解：1. 实现记忆化搜索的一般步骤；2. 斐波那契数；3. 不同路径；4. 最长递增子序列；5. 猜数字大小Ⅱ；6. 矩阵中的最长递增路径；
跟上⼀道题的决策⼀样，我们可以枚举每⼀位应该放上什么数，只不过少了k的限制。剪枝的策略还是⼀样的，那就是在路径中，「不能选择之前已经选过的数」设n = 3, k = 2 ，⼀共要选出两个数，可以依次「考虑要选出来的数」是谁，画出如下决策树。设⼀共有3个数，分别是1，2，3。「从前往后」考虑每⼀个数，针对当前这个数「选」或者「不选」设n = 4, m = 3 ，「从前往后」考虑3 个位置应该选哪个数
搜索剪枝（dfs优化）1.什么是剪枝2.几种常见的剪枝3.剪枝实例
题解转自：https://www.luogu.org/problemnew/solution/P1120题目描述：乔治有一些同样长的小木棍，他把这些木棍随意砍成几段，直到每段的长都不超过50。现在，他想把小木棍拼接成原来的样子，但是却忘记了自己开始时有多少根木棍和它们的长度。给出每段小木棍的长度，编程帮他找出原始木棍的最小可能长度。输入描述：共二行。第一行为一个单独的整数N表示砍过以...
在学习搜索和回溯算法之前一定要学会递归的使用，下面的几道题都是使用递归来实现，如果对于递归有不理解的可以看我上一篇的文章，有关于递归的简单题讲解。接下来就是开始讲解搜索和回溯的练习题。
以上便是我们剪枝与优化的一部分内容了，我们还有一个记忆化搜索的内容在之后的文章。方便即时看到后续内容，如果以上部分有什么地方有问题的可以私信博主或者在评论一下。希望大家能够有所收获！
一、 概述现在我们也知道，随着神经网络的高速发展，网络的规模和参数量也成为阻碍神经网络应用的阻碍，因此神经网络应运而生。二、剪枝剪枝在我的理解就是，神经网络其实存在着很大的冗余，有很多层，通道以及参数都是对网络正确推理结果没有影响或者说影响可以忽略不记的。那这样的层，通道和参数就是没用意义的，只是浪费我们的存储空间以及推理速度。这里我就简单介绍几种我这段时间学习的几种不同的剪枝方法。剪枝按颗粒度划
摘要：本文系统探讨红外小目标检测技术，分析其成像机理与特性，重点综述基于深度学习的检测方法。研究显示，YOLO和SSD系列算法通过多尺度改进显著提升检测精度，而CNN方法中多尺度特征融合与注意力机制表现突出但计算成本较高。针对数据稀缺等问题，Transformer架构与小样本学习展现出互补优势。未来趋势包括：物理模型与深度学习的异构融合、轻量化编解码设计、多模态协同检测等创新方向，以推动该技术向高
构建基于小型语言模型的智能体系统潜力巨大，其能力正在快速提升！AI开发者应该积极探索小型语言模型（SLMs）。
剪枝(Pruning)是一种模型压缩技术，旨在通过移除神经网络中不重要的权重或神经元来减少模型的大小和计算复杂度，同时尽量保持模型的性能。
1.决策树模型1） 概念： 基于树形结构来拟合自变量与因变量之间的关系2） 划分算法： 选择最佳划分特征及特征中最佳划分点位置的算法（三大类别） ID3: 信息增益判断； C4.5: 信息增益率判断； &nb...
本文提出动态稀疏训练（DST）方法PaI-2025，通过梯度波动率评估权重重要性，实现LLaMA-7B模型70%稀疏度压缩，性能损失小于1%。相比静态剪枝，PaI-2025支持权重动态重生，在训练过程中持续优化稀疏结构，使模型在参数量减少70%的情况下，推理速度提升2.3倍，显存占用显著降低。实验表明，该方法可在树莓派等边缘设备部署7B大模型（显存占用1.9GB），为AI工程化提供新思路。开源代码
结构化剪枝可以大大减少模型的参数量和计算量，从而降低计算和存储的开销。此外，还有一些其他的方法，如正则化剪枝、动态剪枝和迭代剪枝等，都可以用于剪枝与稀疏性。通过删除冗余和不重要的连接，剪枝与稀疏性可以降低神经网络模型的复杂性和计算成本，从而提高模型的效率和性能。随着研究者们不断提出新的方法和技术，相信剪枝与稀疏性技术将在更多的领域中发挥重要作用，为我们带来更加高效和智能的深度学习系统。为了解决这一
深度学习&机器学习——c4.5决策树进行mnist数据集划分 预剪枝 包含数据降维和可视化
决策树；剪枝策略；ID3算法；C4.5算法；CART算法
复旦大学团队在IJCAI 2025上发表的论文《Boost Embodied AI Models with Robust Compression Boundary》获得杰出论文奖，实现了中国团队在该奖项的突破。论文提出了一种增强压缩边界方法（BRCB），解决了具身AI在部署时效率与鲁棒性之间的矛盾。BRCB通过抗干扰机制和突破鲁棒性边界两大创新，使压缩后的模型在保持轻量化的同时，抗干扰能力甚至超越
发现：通过HAT，在图像超分辨率任务中，能够激活更多像素进行重建，在图中几乎可以映射整个图像，并且能够恢复正确和清晰的纹理。这对我们们在处理小目标任务时，有所启发，相比于大目标检测，小目标之所以难以检测或者有较好的检测效果是因为，其输入特征少，有效利用到的输入像素不够。该方法将通道注意力和基于窗口的自注意力机制相结合，充分利用它们在利用全局统计信息和强大的局部拟合能力方面的互补优势。此外，作者还引
BERT 在很多 NLP 任务上都取得不错的效果，但是其模型体积与计算量都很大，而且现在出现了更多越来越大的模型，例如 roBERTa 和 GPT2。由于这些模型的太大，难以用于一些性能没那么好的机器上，也不能很好地用于实时性要求高的应用中。因此有不少针对 BERT 模型压缩的研究，其中模型蒸馏 Distillation 是一种比较好的解决方法，本文介绍两种基于模型蒸馏的 BERT 模型压缩方法。
摘要：神经网络剪枝技术通过去除冗余参数实现模型压缩与加速，是深度学习模型边缘部署的关键方法。文章系统阐述了剪枝技术的核心流程：首先基于权重绝对值等指标量化参数贡献度，采用固定阈值或分层阈值法筛选冗余参数；随后通过参数级或通道级重构构建稀疏网络，并利用微调修复精度损失。MATLAB实验以LeNet-5为例，展示了50%剪枝比例下的实现过程，在保持90%+准确率的同时显著减少参数量。该技术有效解决了模
本文提出ProxylessNAS方法，直接在目标任务和硬件上高效进行神经架构搜索。传统NAS依赖代理任务导致迁移性能下降，且计算成本高。ProxylessNAS通过路径二值化技术，在训练时仅激活单条路径，显著降低内存需求；配合两路径采样策略，将GPU内存需求降至与普通训练相当。此外，该方法创新性地将硬件延迟建模为可微目标，实现端到端优化。实验表明，ProxylessNAS在ImageNet上搜索的
【代码】python六子棋ai对战(alpha-beta)剪枝算法。
本文介绍了jasper c2rtl的剪枝特征
全局参数包括学习率、批大小、轮数、类别数量等一些模型用到的超参数。# 创建保存模型的文件夹else:# 设置全局参数Best_ACC = 0 # 记录最高得分SEED = 42多类别分类的loss一般使用交叉熵。# 实例化模型并且移动到GPUSoftTargetCrossEntropy，成为软交叉熵，当Label做了平滑之后，使用SoftTargetCrossEntropy。# 设置模型if re
通道剪枝
回溯法章节开始，逐渐开始正式复习算法设计课的知识。文章图片来源：代码随想录 (https://programmercarl.com/)
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