剪枝

代码随想录day22 | 回溯算法理论基础 leetcode 77.组合 77.组合加剪枝操作 216.组合总和III 17.电话号码的字母组合回溯法也可以叫做回溯搜索法，它是一种搜索的方式。在二叉树系列中，我们已经不止一次，提到了回溯回溯是递归的副产品，只要有递归就会有回溯。所以以下讲解中，回溯函数也就是递归函数，指的都是一个函数。

穷举vs暴搜vs深搜vs回溯vs剪枝专题一＞子集题目：两个方法本质就是决策树的画法不同方法一解析：代码：方法二解析：代码：

穷举vs暴搜vs深搜vs回溯vs剪枝系列一＞找出所有子集的异或总和再求和题目：解析：代码：

深度优先搜索（DFS）与回溯法：从全排列到子集问题的决策树与剪枝优化深度优先搜索（DFS）和回溯法是解决复杂问题中不可或缺的算法工具，尤其在组合问题（如全排列、子集等）中，发挥着至关重要的作用。通过递归的方式，DFS 能够遍历问题的解空间，而回溯法则通过撤销不合法的选择，避免重复计算，提高效率。在解题过程中，剪枝是优化回溯法的重要手段，它通过提前排除无效路径，进一步减少了运算的复杂度。本文将深入探讨如何使用 DFS、回溯法及剪枝技术，构建解决全排列和子集问题的决策树，并优化算法的执行效率。

论文翻译 | LazyLLM: DYNAMIC TOKEN PRUNING FOR EFFICIENT LONG CONTEXT LLM INFERENCE基于transformer的大型语言模型的推理包括两个顺序阶段：1）预填充阶段，用于计算提示的KV缓存并生成第一个令牌；2）解码阶段，用于生成后续令牌。对于长提示，在预填充阶段必须计算所有令牌的KV缓存，这可能会显著增加生成第一个令牌所需的时间。因此，预填充阶段可能成为生成过程中的瓶颈。一个悬而未决的问题是，是否所有提示令牌对于生成第一个令牌都是必要的。为了回答这个问题，我们引入了一种新颖的方法——LazyLLM，它在预填充和解码阶段选择性地为对下一个令牌预测重要的令牌计算KV。与一次性剪枝的静态剪枝方法

数学人学c语言

yolov11剪枝、蒸馏、加注意力这段代码是一个用于深度学习模型训练的Python脚本，特别是针对目标检测任务，使用了YOLO（You Only Look Once）算法。代码中包含了多个步骤，每个步骤都是模型训练过程中的一个阶段。以下是对代码的详细解释：

专题三：穷举vs暴搜vs深搜vs回溯vs剪枝> 作者：დ旧言~ > 座右铭：松树千年终是朽，槿花一日自为荣。> 目标：了解什么是穷举vs暴搜vs深搜vs回溯vs剪枝，并且掌握其算法。

深度学习笔记——模型压缩和优化技术（蒸馏、剪枝、量化）本文详细介绍模型训练完成后的压缩和优化技术：蒸馏、剪枝、量化。模型压缩和优化技术是为了在保证模型性能（精度、推理速度等）的前提下，减少模型的体积、降低计算复杂度和内存占用，从而提高模型在资源受限环境中的部署效率。这些技术对于在边缘设备、移动设备等计算资源有限的场景中部署深度学习模型尤为重要。以下是几种常见的模型压缩和优化技术的解释：

Hive分区裁剪（Partition Pruning）详解Hive分区裁剪是一种优化技术，旨在查询时只读取与条件匹配的分区，从而减少不必要的数据扫描。这种机制依赖于分区表的设计和查询优化器的工作，特别是在处理大规模数据时，分区裁剪可以显著提高查询性能。

论文 | LazyLLM: DYNAMIC TOKEN PRUNING FOR EFFICIENTLONG CONTEXT LLM INFERENCE在基于Transformer的大型语言模型中，推理过程通常分为两个阶段：对于长输入序列，KV缓存的计算可能非常耗时，因为必须为所有令牌都计算KV对，这会导致预填充阶段成为瓶颈。LazyLLM提出了一种新的方法，通过动态修剪那些对预测下一个令牌不重要的令牌，只计算那些对下一个令牌生成有显著影响的令牌的KV对，从而大幅减少了计算量，优化了推理效率。

地平线开发者

模型压缩理论简介及剪枝与稀疏化在征程 5 上实践本文主要探索开源网络剪枝（结构化剪枝与稀疏化置零）技术在地平线征程 5 上的可行性和有效性，涉及到的压缩方案，均不考虑硬件加速特性。

乘风而来的思绪

【西瓜书】剪枝与样本值处理——预剪枝、后剪枝、连续值、缺失值目录预剪枝后剪枝处理连续值处理缺失值剪枝（pruning）是决策树学习算法对付“过拟合”的主要手段。对于问题2：按照概率来，

2024.9 Pruning Cycles in UMLS Metathesaurus: A NeuroSymbolic AI ApproachUMLS Metathesdragon 中的修剪周期：一种神经符号 AI 方法UMLS Metathesdragon 中的修剪周期：一种神经符号 AI 方法

C++忠实粉丝

递归,搜索,回溯算法(3)之穷举,暴搜,深搜,回溯,剪枝个人主页：C++忠实粉丝欢迎点赞👍 收藏✨ 留言✉ 加关注💓本文由 C++忠实粉丝原创递归,搜索,回溯算法(2)之二叉树中的深搜

沉下心来学鲁班

模型压缩——训练后剪枝前文基于粒度的剪枝中主要是基于一个权重矩阵来介绍不同粒度下的剪枝方法，本文会介绍如何对一个实际的神经网络模型来实施剪枝操作。

2024强化学习的结构化剪枝模型RL-Pruner原理及实践论文标题：使用强化学习进行结构化剪枝用于卷积神经网路压缩和加速机构：伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校论文链接：https://arxiv.org/pdf/2411.06463

沉下心来学鲁班

模型压缩——基于粒度剪枝模型剪枝本质上是一种利用稀疏性来减少模型大小和计算量，从而提高训练和推理效率的技术。它为何会有效呢？理论依据：有研究发现，在许多深度神经网络中，大部分参数是接近于0的，这些参数对模型最终的性能贡献较小。这也就意味着，识别并移除那些对模型性能影响较小的参数，可以减少模型的复杂度和计算成本，并且不会影响到模型的准确性。

电子系的小欣

1 图的搜索 & 奇偶剪枝图论——图的搜索_Alex_McAvoy的博客-CSDN博客语雀版本上述的+为转弯、|为竖走，—为横走。s到e的最短路径为step_min= abs(ex-sx)+abs(ey-sy) =8。

【算法】递归+回溯+剪枝：78.子集目录1、题目链接2、题目3、解法(回溯+剪枝)4、代码78.子集（LeetCode）思路：枚举子集（答案）的第一个数选谁，第二个数选谁，第三个数选谁，依此类推。

MonkeyKing_sunyuhua

使用成熟的框架做量化剪枝蒸馏是一些成熟的框架可以直接用于量化、剪枝和蒸馏大型模型，比如 Hugging Face Transformers、DeepSpeed、Intel Neural Compressor、Torch Pruning，以及 NVIDIA 的 TensorRT。这些工具和框架提供了便捷的方法进行模型优化操作，并且在合理配置下能够有效地减少资源消耗，保持模型的性能。