理解从深度生成模型到易处理概率电路的提炼过程

特别是,Liu等人(2022)提出了潜在变量提炼(LVD)流程,该流程使用解析性较低但表达力更强的深度生成模型(DGMs)提供额外的监督,以克服基于期望最大化(EM)的概率电路参数学习器的次优性。通过潜在变量提炼,概率电路能够在ImageNet32(Deng等人,2009)等具有挑战性的数据集上实现与一些广泛使用的深度生成模型相当的性能。

神经符号能量模型的数学框架、建模范式分类及学习技术套件

NeSy-EBMs是由参数化神经和符号组件的能量函数定义的一类能量模型(EBMs)(LeCunetal.,2006)。神经组件由深度模型组成,其输出提供给符号组件,符号组件使用领域知识和约束来衡量变量的兼容性。这个通用形式化具有多重功能,包括作为识别NeSy模型的建模范式和推理能力的基础,并开发普遍适用的NeSy推理和学习算法...

工业软件产品分析——模型结构树

参数化建模:在参数化建模中,设计师使用参数来定义和控制设计模型的形状、尺寸和特征。设计中的各个几何元素和特征都与参数相关联,改变参数的值可以直接影响整个模型的几何形状。这使得设计师能够快速灵活地修改和调整设计,实现快速的设计迭代。直接建模:在直接建模中,设计师可以直接编辑和调整几何体的形状,而不需要依赖...

挑战Transformer的Mamba是什么来头?作者博士论文理清SSM进化路径

作者使用序列模型来指代在序列y=f_θ(x)上的参数化映射,其中输入和输出x、y是R^D中长度为L的特征向量序列,θ是通过梯度下降学习的参数。上述每个模型系列都为机器学习带来了巨大的成功:例如,RNN为机器翻译带来了深度学习,CNN是第一个神经音频生成模型,而Transformers则彻底改变了NLP的...

煤矿机器人进入2.0时代,具身智能实施路径——瓦斯巡检及辅助作业...

巡检类特征主要体现在覆盖场景更多、感知要素更全,续航里程和可靠性大幅提升,AI技术机器人化实现场景应用,具备推理决策能力,任务部署更加便捷,任务可配置,不断融合传统煤矿法规条例,人机交互性更强。辅助作业类特征主要体现在本体能力和可靠性更强,具身智能体系完成,多臂协同、车臂协同、人机交互能力更强,具备作业效果...

唯一全自研工业软件“内核”缘何安徽造?

自由曲面建模，意味着什么？“像多边形网格建模功能可以用产品概念设计，家具、动画、游戏、VR、场景展示，参数化特征建模功能可以用来进行建筑设计、机械及零部件的设计和加工，自由曲面建模可以用来进行飞机、船舶、汽车的设计(www.e993.com)2024年11月17日。”郑裕峰介绍。在发布会现场，通过九韶聚力PowerCAM和九韶凝光NEXT2.0的两款应用的展示，...

从数学角度概述阿西莫夫机器人三定律

机器人学第一定律的数学实例化:为了在数学上实现第一定律,首先考虑一个同理心代理,其唯一偏好是防止另一个代理(目标代理)受到伤害。同理心代理的行动可以由预期自由能(4)来支配,其中我们除了目标的伤害之外,丢弃所有外部变量:第一定律的一种实现方式可以是,例如,在(11)中假设目标伤害的首选分布为随伤害指数衰减...

【江淮观察】唯一全自研工业软件“内核”缘何安徽造?

“像多边形网格建模功能可以用产品概念设计,家具、动画、游戏、VR、场景展示,参数化特征建模功能可以用来进行建筑设计、机械及零部件的设计和加工,自由曲面建模可以用来进行飞机、船舶、汽车的设计。”郑裕峰介绍。在发布会现场,通过九韶聚力PowerCAM和九韶凝光NEXT2.0的两款应用的展示,记者看到,九韶内核4.0版突破了航空...

神经网络架构“殊途同归”?ICML 2024论文:模型不同,但学习内容相同

假定神经网络有足够的表达性和自由度,线性化参数??、和可以得到有效优化,那么梯度下降的过程就可以表示为:方程(6)就描述了论文主要的建模假设,旨在作为大型复杂架构体系的等效理论,不受具体参数化方法的约束。图1是上述建模过程的可视化表达,为了简化问题,假设两个数据点在隐藏空间中只会靠近或远离,但不发生旋转...

【复材资讯】树脂基复合材料在民用航空发动机中的应用与关键技术...

细观尺度模型将织造纤维束和基体分开,分别赋予不同的材料属性和本构关系,细观单胞模型可对三维织物复合材料进行分析,但模型的计算量较大。因此需发展细观单胞参数化建模方法、复杂构型结构精细化建模技术、兼具计算效率和精度的多尺度计算方法等仿真技术。