الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: تقليل الانتروبيا
-
BEExformer: محول ثنائي سريع للاستدلال مع مخرجات مبكرة BEExformer: A Fast Inferencing Binarized Transformer With Early Exits
2026 | المؤلف: Wazib Ansar وآخرون | المجلة: IEEE Transactions on Sustainable Computing | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تقدم البحث المحول المبكر الثنائي (BEExformer)، وهو بنية جديدة للمحول مصممة لتعزيز كفاءة نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) مع معالجة التحديات التي تطرحها حجمها ومتطلبات المعالجة. يدمج BEExformer التدريب القائم على الثنائي (BAT) مع آلية الخروج المبكر (EE)، مستخدمًا شبكة نسيان التعلم الانتقائي (SLFN) داخل كل كتلة من المحول لتحسين الاحتفاظ بالسياق والتخلص من المعلومات غير…
-
iSeg: إطار قائم على تحسين تكراري للتقسيم بدون تدريب iSeg: An Iterative Refinement-Based Framework for Training-Free Segmentation
2026 | المؤلف: Lin E. Sun وآخرون | المجلة: IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تقدم البحث iSeg، وهو إطار عمل مبتكر للتنقيح التكراري بدون تدريب، يستفيد من قدرات نموذج الانتشار المستقر المدرب مسبقًا. يتضمن الإطار وحدتين جديدتين: وحدة الانتباه الذاتي المخفض الانتروبيا، التي تقلل من المعلومات العالمية غير ذات الصلة في خريطة الانتباه الذاتي، ووحدة الانتباه المتقاطع المعزز بالفئة، التي تركز على الميزات المتعلقة بفئات محددة مقسمة. تتيح هذه…
-
HAC++: نحو ضغط 100X لتقنية Gaussian Splatting ثلاثية الأبعاد HAC++: Towards 100X Compression of 3D Gaussian Splatting
2026 | المؤلف: Yihang Chen وآخرون | المجلة: IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence | المجال: الميكانيكا الحسابية (Computational Mechanics)تناقش هذه الفقرة تطوير وأداء HAC++، وهي تقنية ضغط متقدمة لتقنية Gaussian Splatting (3DGS)، والتي هي إطار لتوليد وجهات نظر جديدة تتميز بسرعتها العالية في العرض ووفائها العالي. يبرز المؤلفون التحديات التي تطرحها الطبيعة غير المنظمة لسحابة النقاط من Gaussian، مما يستلزم طرق ضغط فعالة. يتناول HAC++ هذه التحديات من خلال استخدام شبكة تجزئة منظمة…