Fast Inference with Kronecker-Sparse Matrices
Fuente:
arXiv
Enregistré dans:
| Auteurs principaux: | Gonon, Antoine, Zheng, Léon, Carrivain, Pascal, Le, Quoc-Tung |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Publié: |
2024
|
| Sujets: | |
| Accès en ligne: | |
| Tags: |
Ajouter un tag
Pas de tags, Soyez le premier à ajouter un tag!
|
Documents similaires
Can sparsity improve the privacy of neural networks?
par: Gonon, Antoine, et autres
Publié: (2023)
par: Gonon, Antoine, et autres
Publié: (2023)
Sparsity in neural networks can improve their privacy
par: Gonon, Antoine, et autres
Publié: (2023)
par: Gonon, Antoine, et autres
Publié: (2023)
Gaussian Match-and-Copy: A Minimalist Benchmark for Studying Transformer Induction
par: Gonon, Antoine, et autres
Publié: (2026)
par: Gonon, Antoine, et autres
Publié: (2026)
Universal Approximation Theorem and error bounds for quantum neural networks and quantum reservoirs
par: Gonon, Lukas, et autres
Publié: (2023)
par: Gonon, Lukas, et autres
Publié: (2023)
A Rescaling-Invariant Lipschitz Bound Based on Path-Metrics for Modern ReLU Network Parameterizations
par: Gonon, Antoine, et autres
Publié: (2024)
par: Gonon, Antoine, et autres
Publié: (2024)
Symmetry-Aware Bayesian Optimization via Max Kernels
par: Bardou, Anthony, et autres
Publié: (2025)
par: Bardou, Anthony, et autres
Publié: (2025)
Non-Vacuous Generalization Bounds: Can Rescaling Invariances Help?
par: Rouchouse, Damien, et autres
Publié: (2025)
par: Rouchouse, Damien, et autres
Publié: (2025)
Insights on Muon from Simple Quadratics
par: Gonon, Antoine, et autres
Publié: (2026)
par: Gonon, Antoine, et autres
Publié: (2026)
Structured and Fast Optimization: The Kronecker SGD Algorithm
par: Song, Zhao, et autres
Publié: (2023)
par: Song, Zhao, et autres
Publié: (2023)
A path-norm toolkit for modern networks: consequences, promises and challenges
par: Gonon, Antoine, et autres
Publié: (2023)
par: Gonon, Antoine, et autres
Publié: (2023)
KromHC: Manifold-Constrained Hyper-Connections with Kronecker-Product Residual Matrices
par: Zhou, Wuyang, et autres
Publié: (2026)
par: Zhou, Wuyang, et autres
Publié: (2026)
Kronecker Factorization Improves Efficiency and Interpretability of Sparse Autoencoders
par: Kurochkin, Vadim, et autres
Publié: (2025)
par: Kurochkin, Vadim, et autres
Publié: (2025)
Fast Deep Hedging with Second-Order Optimization
par: Mueller, Konrad, et autres
Publié: (2024)
par: Mueller, Konrad, et autres
Publié: (2024)
Provably Data-driven Multiple Hyper-parameter Tuning with Structured Loss Function
par: Le, Tung Quoc, et autres
Publié: (2026)
par: Le, Tung Quoc, et autres
Publié: (2026)
Provably Data-driven Lagrangian Relaxation for Mixed Integer Linear Programming
par: Le, Tung Quoc, et autres
Publié: (2026)
par: Le, Tung Quoc, et autres
Publié: (2026)
Support Before Frequency in Discrete Diffusion
par: Müller, Adrian, et autres
Publié: (2026)
par: Müller, Adrian, et autres
Publié: (2026)
Analysis and Approximate Inference of Large Random Kronecker Graphs
par: Liao, Zhenyu, et autres
Publié: (2023)
par: Liao, Zhenyu, et autres
Publié: (2023)
Convergence of optimizers implies eigenvalues filtering at equilibrium
par: Bolte, Jerome, et autres
Publié: (2025)
par: Bolte, Jerome, et autres
Publié: (2025)
Random Feature Representation Boosting
par: Zozoulenko, Nikita, et autres
Publié: (2025)
par: Zozoulenko, Nikita, et autres
Publié: (2025)
Delta Attention: Fast and Accurate Sparse Attention Inference by Delta Correction
par: Willette, Jeffrey, et autres
Publié: (2025)
par: Willette, Jeffrey, et autres
Publié: (2025)
Approximate Multiplication of Sparse Matrices with Limited Space
par: Wan, Yuanyu, et autres
Publié: (2020)
par: Wan, Yuanyu, et autres
Publié: (2020)
Random Neural Network Expressivity for Non-Linear Partial Differential Equations
par: Mehmood, Muhammed Ali, et autres
Publié: (2026)
par: Mehmood, Muhammed Ali, et autres
Publié: (2026)
Fast Heterogeneous Serving: Scalable Mixed-Scale LLM Allocation for SLO-Constrained Inference
par: Cheng, Jiaming, et autres
Publié: (2026)
par: Cheng, Jiaming, et autres
Publié: (2026)
Near-optimal Rank Adaptive Inference of High Dimensional Matrices
par: Zheng, Frédéric, et autres
Publié: (2025)
par: Zheng, Frédéric, et autres
Publié: (2025)
Infinite-dimensional Mahalanobis Distance with Applications to Kernelized Novelty Detection
par: Zozoulenko, Nikita, et autres
Publié: (2024)
par: Zozoulenko, Nikita, et autres
Publié: (2024)
Fast and Robust Likelihood-Guided Diffusion Posterior Sampling with Amortized Variational Inference
par: Zheng, Léon, et autres
Publié: (2026)
par: Zheng, Léon, et autres
Publié: (2026)
Reservoir kernels and Volterra series
par: Gonon, Lukas, et autres
Publié: (2022)
par: Gonon, Lukas, et autres
Publié: (2022)
Inductive Domain Transfer In Misspecified Simulation-Based Inference
par: Senouf, Ortal, et autres
Publié: (2025)
par: Senouf, Ortal, et autres
Publié: (2025)
Variational Inference: Posterior Threshold Improves Network Clustering Accuracy in Sparse Regimes
par: Li, Xuezhen, et autres
Publié: (2023)
par: Li, Xuezhen, et autres
Publié: (2023)
Universal randomised signatures for generative time series modelling
par: Biagini, Francesca, et autres
Publié: (2024)
par: Biagini, Francesca, et autres
Publié: (2024)
Distributional Adversarial Attacks and Training in Deep Hedging
par: He, Guangyi, et autres
Publié: (2025)
par: He, Guangyi, et autres
Publié: (2025)
Two Sparse Matrices are Better than One: Sparsifying Neural Networks with Double Sparse Factorization
par: Boža, Vladimír, et autres
Publié: (2024)
par: Boža, Vladimír, et autres
Publié: (2024)
Fast Spectrum Estimation of Some Kernel Matrices
par: Lepilov, Mikhail
Publié: (2024)
par: Lepilov, Mikhail
Publié: (2024)
Kronecker-Structured Nonparametric Spatiotemporal Point Processes
par: Xu, Zhitong, et autres
Publié: (2026)
par: Xu, Zhitong, et autres
Publié: (2026)
Rethinking Bregman Divergences in Kronecker-Factored Optimizers
par: Liu, Bing, et autres
Publié: (2026)
par: Liu, Bing, et autres
Publié: (2026)
Scalable Gaussian Processes with Latent Kronecker Structure
par: Lin, Jihao Andreas, et autres
Publié: (2025)
par: Lin, Jihao Andreas, et autres
Publié: (2025)
Diving into Kronecker Adapters: Component Design Matters
par: Bai, Jiayu, et autres
Publié: (2026)
par: Bai, Jiayu, et autres
Publié: (2026)
Learning Fill-in Reduction Ordering via Graph Policy Optimization for Sparse Matrices
par: Li, Ziwei, et autres
Publié: (2026)
par: Li, Ziwei, et autres
Publié: (2026)
Exploiting Hankel-Toeplitz Structures for Fast Computation of Kernel Precision Matrices
par: Viset, Frida, et autres
Publié: (2024)
par: Viset, Frida, et autres
Publié: (2024)
Deep Kronecker Network
par: Feng, Long, et autres
Publié: (2022)
par: Feng, Long, et autres
Publié: (2022)
Documents similaires
-
Can sparsity improve the privacy of neural networks?
par: Gonon, Antoine, et autres
Publié: (2023) -
Sparsity in neural networks can improve their privacy
par: Gonon, Antoine, et autres
Publié: (2023) -
Gaussian Match-and-Copy: A Minimalist Benchmark for Studying Transformer Induction
par: Gonon, Antoine, et autres
Publié: (2026) -
Universal Approximation Theorem and error bounds for quantum neural networks and quantum reservoirs
par: Gonon, Lukas, et autres
Publié: (2023) -
A Rescaling-Invariant Lipschitz Bound Based on Path-Metrics for Modern ReLU Network Parameterizations
par: Gonon, Antoine, et autres
Publié: (2024)