Zobrazeno 1 - 10
of 551
pro vyhledávání: '"sparse kernels"'
Autor:
Abubaker, Nabil, Hoefler, Torsten
Existing 3D algorithms for distributed-memory sparse kernels suffer from limited scalability due to reliance on bulk sparsity-agnostic communication. While easier to use, sparsity-agnostic communication leads to unnecessary bandwidth and memory consu
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2404.19638
Autonomous systems need to process large-scale, sparse, and irregular point clouds with limited compute resources. Consequently, it is essential to develop LiDAR perception methods that are both efficient and effective. Although naively enlarging 3D
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2403.15173
Sampled Dense Times Dense Matrix Multiplication (SDDMM) and Sparse Times Dense Matrix Multiplication (SpMM) appear in diverse settings, such as collaborative filtering, document clustering, and graph embedding. Frequently, the SDDMM output becomes th
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2203.07673
Autor:
Osval Antonio Montesinos López, Brandon Alejandro Mosqueda González, Abel Palafox González, Abelardo Montesinos López, José Crossa
Publikováno v:
Frontiers in Genetics, Vol 13 (2022)
The adoption of machine learning frameworks in areas beyond computer science have been facilitated by the development of user-friendly software tools that do not require an advanced understanding of computer programming. In this paper, we present a n
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/2a09f85047494f8792fe24e59eb02321
Zero-inflated datasets, which have an excess of zero outputs, are commonly encountered in problems such as climate or rare event modelling. Conventional machine learning approaches tend to overestimate the non-zeros leading to poor performance. We pr
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1803.05036
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Kniha
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Osval A. Montesinos-López, Abelardo Montesinos-López, Bernabe Cano-Paez, Carlos Moisés Hernández-Suárez, Pedro C. Santana-Mancilla, José Crossa
Publikováno v:
Genes, Vol 13, Iss 8, p 1494 (2022)
Genomic selection (GS) changed the way plant breeders select genotypes. GS takes advantage of phenotypic and genotypic information to training a statistical machine learning model, which is used to predict phenotypic (or breeding) values of new lines
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/63e4c8587272418ba75e60912809de82
Publikováno v:
2022 IEEE International Parallel and Distributed Processing Symposium (IPDPS).
Sampled Dense Times Dense Matrix Multiplication (SDDMM) and Sparse Times Dense Matrix Multiplication (SpMM) appear in diverse settings, such as collaborative filtering, document clustering, and graph embedding. Frequently, the SDDMM output becomes th