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sum就可以創(chuàng)建稀疏數(shù)組sparseArr int[sum+1][3] 將二維數(shù)組的有效數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)存入到稀疏數(shù)組 1.3稀疏數(shù)組轉(zhuǎn)二維數(shù)組的思路 先讀取稀疏數(shù)組的第一行，根據(jù)第一行的數(shù)據(jù)，創(chuàng)建原始的二維數(shù)組，比如上面的chessArr2=int [11][11] 在讀取稀疏數(shù)組后幾行的數(shù)據(jù)
與此同時(shí)，稀疏編碼等由于能自動(dòng)從數(shù)據(jù)中提取特征也被應(yīng)用于深度學(xué)習(xí)中?；诰植繑?shù)據(jù)區(qū)域的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法今年來也被大量研究。
自編碼器：通過編碼和解碼過程學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的隱含表示，應(yīng)用于圖像去噪、特征提取和數(shù)據(jù)壓縮等領(lǐng)域。 這些模型在深度學(xué)習(xí)和生成模型領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用，每種模型都有其獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)和適用場景。
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教程總體簡介：循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、4.2 詞嵌入與NLP、學(xué)習(xí)目標(biāo)、4.3 seq2seq與Attention機(jī)制、總結(jié)、每日作業(yè)、5.1 生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)、高級(jí)主題、5.2 自動(dòng)編碼器、在職高新課-深度學(xué)習(xí)、要求、目標(biāo)、課程安排、環(huán)境要求、1.1 深度學(xué)習(xí)介紹、深度學(xué)習(xí)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
通常分為稀疏存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)和密集存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)兩種。hll創(chuàng)建時(shí)是稀疏存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)，當(dāng)需要更高效處理時(shí)會(huì)轉(zhuǎn)為密集型數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。P4HyperLogLog則在其整個(gè)生命周期都是密集型數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。如有必要，可以顯式地轉(zhuǎn)換cast(hll as P4HyperLogLog)。
㈡稀疏矩陣 非0元素很少（≤ 5%）且分布無規(guī)律。 二、存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)及算法思想 1、對(duì)稱矩陣 存儲(chǔ)分配策略： 每一對(duì)對(duì)稱元只分配一個(gè)存儲(chǔ)單元,即只存儲(chǔ)下三角（包括對(duì)角線）的元, 所需空間數(shù)為: n(n+1)/2。
稀疏矩陣（Sparse Matrix）是指在矩陣中大部分元素為零的矩陣。稀疏矩陣的特點(diǎn)在于它的非零元素相對(duì)較少，而零元素占據(jù)了絕大部分。相對(duì)于稠密矩陣，稀疏矩陣的存儲(chǔ)和操作可以通過一些特殊的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來進(jìn)行優(yōu)化，以節(jié)省存儲(chǔ)空間和提高計(jì)算效率。
簡單介紹一下機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)是什么
為了解決這些問題，我們提出了一種新的基于GNN的稀疏結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)模型用于文檔分類。具體地說，文檔級(jí)圖最初是由句子級(jí)詞同現(xiàn)圖的斷開并集生成的。模型收集了一組可訓(xùn)練的連接句子間不相連詞的邊，利用結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)對(duì)動(dòng)態(tài)上下文依賴的邊進(jìn)行稀疏選取。
SparseDrive模型基于ModelArts Lite Server適配PyTorch NPU訓(xùn)練指導(dǎo) 方案概覽 SparseDrive是一種基于稀疏化表征的端到端自動(dòng)駕駛模型，基于Sparse4D的整體思路，模型通過稀疏化進(jìn)行檢測(cè)與構(gòu)圖，大大提高了模型的訓(xùn)推速度，并通過并行的軌跡預(yù)測(cè)與規(guī)劃模塊
【課程大綱】 第1章 華為HiLens平臺(tái)和應(yīng)用場景 【課程時(shí)長】1小時(shí) 【報(bào)名人數(shù)】158人 開始學(xué)習(xí) 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識(shí)別 利用新型的人工智能（深度學(xué)習(xí)）算法，結(jié)合清華大學(xué)開源語音數(shù)據(jù)集THCHS30進(jìn)行語音識(shí)別的實(shí)戰(zhàn)演練，讓使用者在了解語音識(shí)別基本的原理與實(shí)戰(zhàn)的同時(shí)，更好的了解人工智能的相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用
2、3D稀疏卷積不支持 解決辦法：spconv改寫為純 CPU 版本是否可行。
??????教程全知識(shí)點(diǎn)簡介：1.1 深度學(xué)習(xí)介紹 深度學(xué)習(xí)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 1.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ) 1.3 淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 2.1 多分類與 TensorFlow 5、得出每次訓(xùn)練的準(zhǔn)確率（通過真實(shí)值和預(yù)測(cè)值進(jìn)行位置比較，每個(gè)樣本都比較） 2.2 梯度下降算法改進(jìn) 2.3.4 其它正則化方法
利用監(jiān)督學(xué)習(xí)(SL)的力量開發(fā)更有效的強(qiáng)化學(xué)習(xí)(RL)方法已經(jīng)成為最近的一種趨勢(shì)。為了解決稀疏獎(jiǎng)勵(lì)目標(biāo)條件問題，我們提出了一種新的分階段方法，即在線反饋學(xué)習(xí)和離線反饋學(xué)習(xí)交替進(jìn)行。在在線階段，我們執(zhí)行RL訓(xùn)練并收集上線數(shù)據(jù)，而在離線階段，我們對(duì)數(shù)據(jù)集中成功的軌跡執(zhí)行SL。
深度學(xué)習(xí)借鑒的這個(gè)過程就是建模的過程。
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3.1 稀疏矩陣與向量乘法 稀疏矩陣乘向量是機(jī)器學(xué)習(xí)中最常見的操作之一，特別是在特征工程、深度學(xué)習(xí)前傳階段。
k-均值聚類提供的one-hot編碼也是一種稀疏表示，因?yàn)槊總€(gè)輸入的對(duì)應(yīng)表示大部分元素為零。之后，我們會(huì)介紹能夠學(xué)習(xí)更靈活的稀疏表示的一些其他算法（表示中每個(gè)輸入 x 不只一個(gè)非零項(xiàng)）。one-hot編碼是稀疏表示的一個(gè)極端實(shí)例，丟失了很多分布式表示的優(yōu)點(diǎn)。
