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Zufallsprojektion mit gemischter Präzision für RandNLA auf Tensorkernen

By Hiroyuki Ootomo and Rio Yokota
Zufällige Projektion kann die Dimension von Daten reduzieren und gleichzeitig ihre Struktur erfassen und ist ein grundlegendes Werkzeug für maschinelles Lernen, Signalverarbeitung und Informationsgewinnung, die heute mit einer großen Datenmenge umgehen. RandNLA (randomisierte numerische lineare Algebra) nutzt die Zufallsprojektion, um die Rechenkomplexität der niederrangigen Zerlegung von Tensoren zu reduzieren und... Show more
April 10, 2023
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Mixed-Precision Random Projection for RandNLA on Tensor Cores
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