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本文提出一种加速高维函数深度神经网络训练的方法，通过引入上下文特征（包括来自分解预训练DNN的秩1特征和张量特征），并利用随机张量分解将存储成本降低数个数量级。
一篇研究论文，提出了一种排序学习框架，用于为GPU加速的量子电路模拟选择高效张量网络收缩计划，该框架使用从GPU测量中训练的梯度提升排序器。