论文阅读：数据库 知识蒸馏

最新推荐文章于 2025-11-30 19:25:58 发布
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#神经网络 #数据库 #深度学习 #人工智能 #机器学习

该论文提出了一种方法，将知识库与多种神经网络结合，使得神经网络间的知识可以共享。通过一个记忆层次结构表示知识库（CKB），神经网络在训练过程中可以导入和导出知识，增强下游任务的性能。这种创新的训练方式促进了不同任务间知识的传递和利用。

论文：《Towards a Universal Continuous Knowledge Base》
这篇文章的主要工作就是将持续的知识库融入神经网络的训练当中，同时将多种神经网络结合在一起达到不俗的效果。在这里插入图片描述
模型结果：周围的NN表示不同的神经网络，他们训练不同下游任务；M表示一个知识库，用来向神经网络中传输知识。同时一个任务的神经网络训练出来的知识也可以传入到知识库当中，用来辅助另外一个下游任务的训练。
通过这种方法可以实现多种神经网络的知识共享：The knowledge encoded in one neural network can be imported to the CKB, from which the stored knowledge can be exported to another neural network.

  1. knowledge encoded
    在这里插入图片描述

  2. Using a memory hierarchy to represent the knowledge base

Warrier_98
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大模型笔记6 数据蒸馏相关论文梳理
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FITNETS: HINTS FOR THIN DEEP NETS 论文链接 该论文扩展了知识蒸馏的方法，student网络比teacher更深、更“瘦”，不仅使用teacher的输出作为训练student的soft targets，而且使用teacher学到的中间表示(intermediate representations)作为hint，改进学生的训练过程和最终表现。更深的模型泛化性能更好，使...
INT301 Bio-computation 生物计算（神经网络）Pt.9 自我组织特征映射（Self-Organizing Fearure Map）
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本文梳理了深度学习中的核心网络模型及其组件。基础模型包括MLP（全连接层堆叠）、CNN（卷积结构处理图像）、RNN（循环结构处理序列）和Transformer（自注意力机制）。扩展模型涵盖跨模态融合（如CLIP）、图神经网络（如GCN）和强化学习网络（如DQN）。核心组件涉及网络层（卷积/全连接/注意力等）、激活函数（ReLU/Sigmoid等）、优化器（Adam/SGD等）、损失函数（交叉熵/MSE等）以及数据处理方法。通过系统分类和典型示例，为深度学习模型选择与设计提供参考框架。
多模态量子神经网络：融合、架构与前沿进展
andeyeluguo的博客
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MQNNs的核心思想在于，利用量子系统的高维希尔伯特空间和强大的表示能力，对来自不同模态的经典数据进行编码、处理和融合，从而有望在特征提取效率、模型泛化能力和计算复杂度等方面超越纯经典的多模态模型 \cite{qu2023qnmf}。他们将来自不同物理平台（如超导和离子阱）的量子设备的表征数据（如校准参数、噪声谱）视为不同的“模态”，并使用一个专门设计的MQNN来学习一个统一的、平台无关的设备指纹。鉴于当前量子硬件的局限性（如量子比特数少、相干时间短），完全在量子电路上实现复杂的多模态处理尚不现实。
面试必问——Redis 主从同步
2301_79966297的博客
11-26 617
偏移量，随着记录在repl_baklog中的数据增多而逐渐增大。salve完成同步时也会记录当前同步的offset。如果salve的offset小于master的offset，说明salve的数据落后于master，需要更新。：简称replid,是数据集的标记，id一致则说明是同一个数据集。每个master都有唯一的replid,salve则会继承master节点的replid。：单点的Redis的并发能力是有限的，要进一步提高Redis的并发能力，就需要搭建主从集群，实现读写分离。
基于Python与Go构建云原生微服务自动化运维平台的架构设计思路实践策略与性能优化方法全流程解析
2501_94114213的博客
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redis基本类型 5种基本类型
最新发布
yeshihouhou的博客
11-30 169
List的另一个应用就是消息队列，可以利用List的 PUSH 操作，将任务存放在List中，然后工作线程再用 POP 操作将任务取出进行执行。我们在谈基础数据结构时，讨论的是存储值的数据类型，主要包括常见的5种数据类型，分别是：String、List、Set、Zset、Hash。Redis hash 是一个 string 类型的 field（字段） 和 value（值） 的映射表，hash 特别适合用于存储对象。Redis 中集合是通过哈希表实现的，所以添加，删除，查找的复杂度都是 O(1)。
最新的知识蒸馏论文
03-08
### 查找最新知识蒸馏学术论文 对于寻找最新的知识蒸馏相关学术论文，可以通过访问主要的学术数据库和会议记录来获得最前沿的研究成果。这些资源通常会定期更新，收录来自全球学者提交的新研究。 #### 使用Google Scholar Google Scholar是一个广泛使用的平台，能够帮助研究人员找到各类学科的同行评审文章、论文和其他文献。输入特定关键词组合如“knowledge distillation latest research”，可以快速定位到最近发表的知识蒸馏领域内的高质量文档[^1]。 #### 访问顶级会议网站 计算机视觉(CVPR, ICCV)，机器学习(NeurIPS, ICML)等领域的重要国际会议也是获取最新研究成果的好地方。每年召开的会议上都会发布大量关于深度学习及其子领域的创新工作，其中包括但不限于知识蒸馏技术的发展与改进。例如，在NeurIPS 2023中就有关于提高YOLO系列模型性能的知识蒸馏方法探讨[^2]。 #### 浏览arXiv预印本服务器 作为开放存取式的在线存储库，arXiv允许作者上传他们的手稿而无需等待正式出版流程完成。这意味着可以在第一时间读到尚未经过严格审核但极具潜力的工作报告。搜索类别可以选择cs.LG（Learning）、stat.ML（Machine Learning Statistics）等标签下的条目以聚焦于人工智能算法方面的进展[^4]。 ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup def fetch_latest_papers(query="knowledge distillation"): base_url = f"https://scholar.google.com/scholar?q={query}&hl=en&as_sdt=0%2C5" response = requests.get(base_url) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') papers_info = [] for item in soup.select('.gs_ri'): title = item.select_one('h3').get_text() link = item.select_one('a')['href'] snippet = item.select_one('.gs_rs').get_text() if item.select_one('.gs_rs') else '' paper_data = { "title": title, "link": link, "snippet": snippet.strip(), } papers_info.append(paper_data) return papers_info[:5] papers = fetch_latest_papers("latest knowledge distillation") for idx, paper in enumerate(papers, start=1): print(f"{idx}. {paper['title']}\nLink: {paper['link']}\nSnippet: {paper['snippet']}\n\n") ```
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