Web Reference: Dec 7, 2015 · 深度学习论文中经常看到"sparse"，所以应该是重要的概念，但一直不理解很困惑； 刚才在quora上的回答感觉很有帮助，尝试总结以下： sparse 代表数据为0，sparse数据的存在让不为0的dense数据聚集在一起； 因为存在数据聚集效应，所以才能学到特征和规律； 如果数据维度很高，噪音很多，原本为0的 ... Sparse Transformer 减轻计算量的方式通过让连接模式作用到 上，从而减轻 的复杂度。 如式 (3)。 对于第 个时间片的输入，首先使用 Key 和 Value 的权值矩阵乘以输入特征，得到 和 。 然后再将连接模式 作用到 和 上，得到稀疏的特征 和 。 准确率上，sparse 的模型比 full 还要搞一些。 这个我猜一点原因：（1）模型还不算大，NSA 和 full 还没遇到“瓶颈”，所以 full attention 还没摸到其上限，不能和 NSA 拉开差距；（2）sparse attention 本质上可以看做是对训练的一种正则，所以也许会有更好的泛化能力。
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Sparse Matrix Using Linked List Net Worth 2026: Salary, Income & Wealth Net Worth & Biography
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Last Updated: April 14, 2026
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