剪枝

回溯剪枝的 “减法艺术”：化解超时危机的 “救命稻草”(二)专栏：算法的魔法世界个人主页：手握风云目录一、例题讲解1.1. 电话号码的字母组合1.2. 括号生成1.3. 组合

神经网络稀疏化设计构架方法和原理深度解析当GPT-3以1750亿参数构建起AI模型的"巨无霸"时代，边缘设备却仍在为7B模型3秒以上的推理延迟、14GB的显存占用而挣扎——这种算力需求的指数级增长与硬件资源有限性的尖锐冲突，正成为AI产业落地的核心矛盾[1][2]。深入神经网络内部，我们会发现这种矛盾的根源在于普遍存在的参数冗余现象：权重分布呈现明显的长尾特性（大部分权重值接近零）、神经元激活在推理中常为零值、层间存在可合并的冗余结构，甚至训练时为保证稳定性而引入的过参数，在推理阶段已非必需[3]。

贪心算法应用：神经网络剪枝详解神经网络剪枝(Neural Network Pruning)是一种模型压缩技术，旨在通过移除神经网络中对输出影响较小的连接、神经元或权重，从而减少模型的大小和计算复杂度，同时尽量保持模型的性能。

蒋士峰DBA修行之路

实验五静态剪枝分区剪枝是指数据库在扫描分区表时，根据查询条件只扫描目标数据所在分区。通过分区剪枝可以大大减少从磁盘检索的数据量，提高查询性能。分区剪枝分为静态剪枝和动态剪枝。分区剪枝是被动触发的，一般情况下，当查询 SQL 的条件带有分区列且能确定扫描分区时，数据库会进行分区剪枝。如果分区列条件使用静态谓词，数据库进行静态剪枝；如果分区列条件使用绑定变量，数据库进行动态剪枝。静态剪枝发生在SQL解析过程中，在 SQL 执行前，数据库就知道了需要扫描的分区。

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实验六动态剪枝通过分区剪枝可以大大减少从磁盘检索的数据量，提高查询性能。当分区列的条件有绑定变量时，在SQL解析过程中，数据库无法确定需要扫描的分区，只能通过执行时具体参数值来确定，所以动态剪枝发生在 SQL 执行过程中。

大模型——剪枝、量化、蒸馏、二值化大语言模型的参数量现在十分惊人，GPT3的参数量已经达到1750亿。GPT3在fp16的精度下仍需要325G的存储空间，推理时至少需要5张80G的A100GPU。高参数量意味着对内存要求很高，以至于对终端部署有着极高要求。而为了能在更多的设备上运行大模型，就需要模型压缩技术。四大模型压缩技术：量化、剪枝、蒸馏和二值化模型压缩主要有几个需求：1.降低模型所占空间。2.降低模型计算复杂度。3.降低能耗，提高续航。4.保证模型性能

Day21_【机器学习—决策树（3）—剪枝】决策树剪枝是一种防止决策树过拟合的一种正则化方法；提高其泛化能力。决策树在训练过程中如果生长过深、过于复杂，会过度拟合训练数据中的噪声和异常值，导致在新数据上表现不佳。剪枝通过简化树结构，去除不必要的分支，从而提升模型的鲁棒性。

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如何下载B站视频，去水印，翻译字幕工具：手机下载视频打开文件管理器，找到video.m4s和audio.m4s两个文件更改文件后缀名第一步到此为止

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AI、人工智能基础: 模型剪枝的概念与实践（PyTorch版）各位观众老爷，大家好，我是诗人啊_，今天和各位分享模型剪枝的相关知识和操作，一文速通～（屏幕前的你，帅气低调有内涵，美丽大方很优雅… 所以，求个点赞、收藏、关注呗～）正经标题：模型剪枝理论入门及 PyTorch API 实战此文讲解 torch.nn.utils.prune 模块的使用，模型剪枝的执行步骤请看 ↓↓↓↓↓

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【基础算法】初识搜索：递归型枚举与回溯剪枝搜索，是一种枚举，通过穷举所有的情况来找到最优解，或者统计合法解的个数。因此，搜索有时候也叫作暴搜。搜索一般分为深度优先搜索 (DFS) 与宽度优先搜索 (BFS) 。

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【大模型量化、蒸馏、剪枝、微调小结】**大模型（Large Model）**通常指参数量巨大（如数十亿至万亿级）、训练数据海量的深度学习模型，如GPT-3、PaLM等。其核心特点是：

回溯剪枝的 “减法艺术”：化解超时危机的 “救命稻草”(一)专栏：算法的魔法世界个人主页：手握风云目录一、例题讲解1.1. 全排列1.2. 子集1.3. 找出所有子集的异或总和再求和

【递归、搜索与回溯算法】穷举、暴搜、深搜、回溯、剪枝题目描述：思路讲解：本道题需要我们从给定一个不含重复数字的数组 nums ，返回其所有可能的全排列。通过递归尝试所有可能的元素排列，在每一步选择一个未使用的元素加入当前排列，完成选择后回溯并尝试下一个元素，直到生成所有完整排列。以下是具体的思路：

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第六十一章：AI 模型的“视频加速术”：Wan视频扩散模型优化你可能已经体验过像 Stable Diffusion 这样的文生图模型，它们能够在几秒内生成高质量的图片。

蓝桥杯算法之搜索章 - 3大家好，通过前面两章的讲解，我们已经了解了搜索中的DFS深度优先搜索。接下来我们将接着讲解剪枝与优化，更加深入的理解我们的DFS搜索

Spring Boot整合PyTorch Pruning工具链，模型瘦身手术通过Spring Boot整合PyTorch剪枝工具链，我们实现了：最佳实践建议：对于视觉模型使用L1通道剪枝，NLP模型使用头部注意力剪枝，结合知识蒸馏恢复精度，可实现10倍压缩率下的精度损失<0.5%

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决策树（Decision Tree）完整解析：原理 + 数学推导 + 剪枝 + 实战决策树（Decision Tree）是一种常见的监督学习方法，可用于分类和回归。其基本思想是：通过特征条件的逐层划分，将数据集分割成越来越“纯净”的子集，直到子集中的样本几乎属于同一类别。

【建模与仿真】基于双流Mobile Vit与通道剪枝的工业过程故障诊断工业过程视频监控数据的时间连续性和空间连续性，但是已有的基于视频数据的故障诊断模型有规模庞大而难以部署。为此，本研究提出了一种基于双流Mobile Vit的轻量化视频分类模型用于故障诊断，并且利用权重剪枝技术来降低模型大小。首先提取工业视频的视频帧和稠密光流分别作为工业过程的空间特征和时序特征，再使用两条轻量化主干网络Mobile Vit提取视频的空间特征和时序特征。最终在双流模型的尾部使用卷积注意力融合机制使光流特征和特征充分融合用于最终的诊断。为使模型更加轻量化，模型权重剪枝被用来降低双流Mobile

LaCo: Large Language Model Pruning via Layer Collapse发表：EMNLP_FINDING_2024机构：Shanghai Jiao Tong University

Minmax 算法与 Alpha-Beta 剪枝小教学要理解 Minmax 算法和 Alpha-Beta 剪枝算法，我们可以从“两人零和博弈”场景入手（比如棋类游戏、石头剪刀布）。这类场景的核心是：你和对手轮流决策，你的目标是最大化自己的收益，对手则会最小化你的收益。