ICLR 2023|DIFFormer:扩散过程启发的Transformer

这??的第??项约束了每个节点对??身当前状态的局部??致性,第??项了约束了与系统中其他节点的全局??致性。其中是??个单调递增的凹函数(当与差别较??时,会返回??个适中的能量值,即减??对差异较??的节点对的“惩罚”,这有助于提升样本表征的diversity)。理想情况下,当系统的整体能量达到最??...

综述:基于超构表面的三维成像技术

考虑到实际成像装置是宏观的,同时假设测量函数是带限的,我们可以使用四维(4D)函数(u,v,s,t)描述光场,对应于物理空间中的一条光线,该函数也被称为相空间函数。传统的光场成像通常使用小孔阵列、微透镜阵列和编码孔径阵列等对光场函数进行采样,结合后期计算机视觉算法获取光场信息,将投影移动到不同的焦距,这使用户能...

人人都能看懂的EM算法推导

特别地,如果函数是严格凸函数,当且仅当:(即随机变量是常量)时等号成立。注:若函数是凹函数,Jensen不等式符号相反。2.1.3期望对于离散型随机变量X的概率分布为,数学期望为:是权值,满足两个条件。若连续型随机变量X的概率密度函数为,则数学期望为:设,若是离散型随机变量,则:若...

神经网络背后的数学原理:反向传播过程及公式推导

我们可以称之为预激活函数。·预激活函数之后就是激活函数。有很多激活函数,例如sigmoid、tanh、relu等,激活函数的作用是加入非线性的因素。·最后一层是输出层,其中显示了神经网络的计算输出。当输入通过向前传播产生输出后,我们可以在输出中找出误差。误差是预测输出和期望的真实值之间的差异。但在神经网...

流体基冷却通道连接的激光摆动焊接——用于电池热管理(下)

通过进行验证性测试,验证了从期望函数分析获得的优化结果。使用最佳参数设置进行了三次试样测试,结果如表3所示。表3获得的单个目标优化结果预测值和实际值之间差值很小。最佳焊接条件下的MTT测量值(455.59微米)大于从CCD设计矩阵获得的MTT值(299.885微米–429.487微米)。最佳条件下激光焊接试样的宏观和扫描电镜图像分别...

顾险峰: 看穿机器学习 (W-GAN模型) 的黑箱

这个能量在子空间上是严格凹的,其唯一的全局最大点就给出了满足保测度条件的截距(www.e993.com)2024年11月20日。这个能量的非线性项,实际上是上包络截出的柱体体积,图7给出了柱体体积的可视化,柱体体积是凸函数。图7.离散Brenier势能函数的图截出的柱体体积体积函数和Wasserstein距离之间相差一个勒让德变换(LegendreTransformation)。勒让...