针对基于对称正定矩阵（SPD）的深度学习模型中Riemannian批量归一化（RBN）依赖奇异值分解（SVD）导致的数值不稳定问题，提出基于log-Cholesky度量（LCM）的新型RBN算法。该算法利用Cholesky分解实现更高效的计算，且其Riemannian算子具有闭合形式，显著提升SPD矩阵的 ...

提出基于Cholesky分解的新型参数化方法，解决相关系数矩阵估计中正定性保持、单位对角约束及零相关约束难题，实证显示其收敛率高、估计准确且抗高相关干扰。 在现代数据分析与建模领域，构建一个有效的相关矩阵是一个关键而复杂的任务。尤其是在处理多 ...

本文的重点是FPGA及其浮点性能和设计流程，以及OpenCL的使用，这是高性能浮点计算前沿的编程语言。 OPTION_5:HP 高性能浮点处理一直与高性能CPU相关联。在过去几年中，GPU也成为功能强大的浮点处理平台，超越了图形，称为GP-GPU(通用图形处理单元)。新创新是 ...