Explore les schémas de compression, la reconnaissance des textures, les patchs de plage, l'évolution et les variantes sur la persistance dans la topologie appliquée.
Explore les techniques de compression des modèles dans les NLP, en discutant de la taille, de la quantification, de la factorisation du poids, de la distillation des connaissances et des mécanismes d'attention.
Explore la compression pratique des données à l'aide du codage Shannon Fano et les défis d'ingénierie liés à la compression de divers types de données.
Explore les techniques de compression des données sans perte, en mettant l'accent sur la représentation efficace des messages et les stratégies d'encodage.
Explore les stratégies d'optimisation pour les accélérateurs d'apprentissage en profondeur, en mettant l'accent sur la réduction des mouvements de données grâce au batching, à l'optimisation des flux de données et à la compression.
