Buchumschlag

Logarithmic Memory Networks (LMNs): Efficient Long-Range Sequence Modeling for Resource-Constrained Environments

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
1. Verfasser:	Taha, Mohamed A.
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2025
Schlagworte:	Artificial Intelligence Machine Learning
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Memory-Efficient Acceleration of Block Low-Rank Foundation Models on Resource Constrained GPUs
von: Abillama, Pierre, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Efficient Zero-Order Federated Finetuning of Language Models for Resource-Constrained Devices
von: Ahmed, Mohamed Aboelenien, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Leveraging Knowledge Distillation for Efficient Deep Reinforcement Learning in Resource-Constrained Environments
von: Meng, Guanlin
Veröffentlicht: (2023)

Easy Adaptation: An Efficient Task-Specific Knowledge Injection Method for Large Models in Resource-Constrained Environments
von: Chen, Dong, et al.
Veröffentlicht: (2025)

StreamBP: Memory-Efficient Exact Backpropagation for Long Sequence Training of LLMs
von: Luo, Qijun, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Memory Allocation in Resource-Constrained Reinforcement Learning
von: Tamborski, Massimiliano, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Block-Biased Mamba for Long-Range Sequence Processing
von: Yu, Annan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

MOM: Memory-Efficient Offloaded Mini-Sequence Inference for Long Context Language Models
von: Zhang, Junyang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Graph-Mamba: Towards Long-Range Graph Sequence Modeling with Selective State Spaces
von: Wang, Chloe, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Long-Range Graph Wavelet Networks
von: Guerranti, Filippo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Dendritic Resonate-and-Fire Neuron for Effective and Efficient Long Sequence Modeling
von: Zhang, Dehao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

LiteVLM: A Low-Latency Vision-Language Model Inference Pipeline for Resource-Constrained Environments
von: Huang, Jin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Long Input Sequence Network for Long Time Series Forecasting
von: Ma, Chao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Knowledge Grafting: A Mechanism for Optimizing AI Model Deployment in Resource-Constrained Environments
von: Almurshed, Osama, et al.
Veröffentlicht: (2025)

XAMBA: Enabling Efficient State Space Models on Resource-Constrained Neural Processing Units
von: Das, Arghadip, et al.
Veröffentlicht: (2025)

IceCache: Memory-efficient KV-cache Management for Long-Sequence LLMs
von: Mao, Yuzhen, et al.
Veröffentlicht: (2026)

CoMeT: Collaborative Memory Transformer for Efficient Long Context Modeling
von: Zhao, Runsong, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Optimizing LLMs for Resource-Constrained Environments: A Survey of Model Compression Techniques
von: Girija, Sanjay Surendranath, et al.
Veröffentlicht: (2025)

On Measuring Long-Range Interactions in Graph Neural Networks
von: Bamberger, Jacob, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Efficient Federated Finetuning of Tiny Transformers with Resource-Constrained Devices
von: Pfeiffer, Kilian, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Progressive Weight Loading: Accelerating Initial Inference and Gradually Boosting Performance on Resource-Constrained Environments
von: Kim, Hyunwoo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

The M-factor: A Novel Metric for Evaluating Neural Architecture Search in Resource-Constrained Environments
von: Thudumu, Srikanth, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Level Generation with Constrained Expressive Range
von: Bazzaz, Mahsa, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Momentum Boosted Episodic Memory for Improving Learning in Long-Tailed RL Environments
von: Fernandes, Dolton, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Resource-Efficient Iterative LLM-Based NAS with Feedback Memory
von: Gu, Xiaojie, et al.
Veröffentlicht: (2026)

On Accelerating Edge AI: Optimizing Resource-Constrained Environments
von: Sander, Jacob, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Optimizing LSTM Neural Networks for Resource-Constrained Retail Sales Forecasting: A Model Compression Study
von: Pagidoju, Ravi Teja
Veröffentlicht: (2026)

MKA: Memory-Keyed Attention for Efficient Long-Context Reasoning
von: Liu, Dong, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Resource-Constrained Affect Modelling via Variance Regularisation Pruning
von: Pinitas, Kosmas, et al.
Veröffentlicht: (2026)

LouisKV: Efficient KV Cache Retrieval for Long Input-Output Sequences
von: Wu, Wenbo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Resource-Efficient Generative AI Model Deployment in Mobile Edge Networks
von: Liang, Yuxin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Efficient Transformer-based Hyper-parameter Optimization for Resource-constrained IoT Environments
von: Shaer, Ibrahim, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Achieving Pareto Optimality using Efficient Parameter Reduction for DNNs in Resource-Constrained Edge Environment
von: Mih, Atah Nuh, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Are Graph Transformers Necessary? Efficient Long-Range Message Passing with Fractal Nodes in MPNNs
von: Choi, Jeongwhan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Analysis of Long Range Dependency Understanding in State Space Models
von: Ravikumar, Srividya, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Linear Attention for Efficient Bidirectional Sequence Modeling
von: Afzal, Arshia, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Long-Sequence Memory with Temporal Kernels and Dense Hopfield Functionals
von: Farooq, Ahmed
Veröffentlicht: (2025)

A Resource-Adaptive Approach for Federated Learning under Resource-Constrained Environments
von: Zhang, Ruirui, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Resource-Efficient Transformer Architecture: Optimizing Memory and Execution Time for Real-Time Applications
von: V, Krisvarish, et al.
Veröffentlicht: (2024)

4-bit Shampoo for Memory-Efficient Network Training
von: Wang, Sike, et al.
Veröffentlicht: (2024)