生成模型架构大调查 生成模型的不可能三角
有两种流行的选择:高斯混合模型(GMM)和矢量量化(VQ)。在GMMflows()中,代码分布定义为混合权重p(k)以及混合分量的均值??k和协方差Σk必须与流g(z)一起学习。为了减少可学习参数的数量,协方差通常限制为对角线。由此产生的变量变化公式为当数据实例具有自然标签(例如MNIST数字或ImageNet...
中国科技期刊卓越行动计划推介:《自动化学报》2024年50卷8期
即稳定性判据.现有的稳定性判据多集中于同一机构(腿)驱动的陆地机器人,未涉及混合驱动的水下刀锋腿机器人.针对该问题,提出了基于捕获点理论的混合驱动水下刀锋腿机器人稳定性判据.首先,在建立混合驱动水下滚动倒立摆模型的基础上,利用机器人运动状态预测摆动腿和支撑...
清华大学李克强院士领衔策划——智能网联汽车丨JME特邀专辑(下)
分层控制策略的设计与应用:上层采用模型预测控制算法,旨在通过跟踪理想的横摆角速度和质心侧偏角来实现车辆的稳定性控制。下层则使用超扭转二阶滑模控制算法,跟踪上层计算出的参考车轮转角,以提高执行机构的响应速度和精度,并消除干扰影响;仿真验证与结果:通过Carsim和Matlab/Simulink的联合仿真验证,结果显示提出的控制策...
经典综述:自由能原理——统一的大脑理论
层级模型不仅在统计学(例如随机效应(randomeffects)和参数经验贝叶斯模型(parametricempiricalBayesmodels)[30,31]中发挥着重要作用,而且由于大脑皮层感觉区域的层次排列,大脑也可能使用层级模型[32,33,34]。方框2:大脑中的分层信息传递这幅图详细描述了一种神经元结构,它在感觉输入的分层模型中优化原因...
医学研究统计分析与报告如何开展?
纵向随访分析主要基于多时间点随访数据开展回归分析,常见的是重复测量方差分析、混合效应模型等。对此,AnnInternMed也有话要说。1.1对于纵向研究,我们可以汇报同组不同时间、同时不同组、以及总体上不同组效应的差异、也可以构建模型控制协变量。1.2纵向研究可以采用重复测量方差分析或者广义估计方程(generalized...
国际贸易中的非线性分析与预测方法研究评述
基于协整关系的误差校正(VEC)模型是一个含有协整约束的向量自回归(VAR)模型,被认为是一种精度较高的动态经济预测模型(www.e993.com)2024年10月18日。该模型在宏观经济领域中得到日益广泛的应用,尤其是在货币需求、消费、投资、进出口方面取得了良好的效果。将神经网络等非线性方法与该模型结合,建立一种非线性混合预测模型,应用于进出口贸易,能得到...
自动驾驶汽车架构详解_腾讯新闻
图1展示了自动驾驶汽车自动化系统的典型分层架构的框图,其中感知和决策系统显示为不同颜色的模块的集合。感知系统负责使用车载传感器(例如LIDAR,RADAR,摄像机,GPS,IMU,里程表等)捕获的数据来估计汽车的状态和创建外部环境的内部(对自动驾驶系统而言)表示,以及有关传感器模型,道路网络,交通规则,汽车动力学等的先验信息。
统计学权威盘点过去50年最重要的统计学思想,因果推理、bootstrap...
??多层模型将从数据估计先验分布的“经验贝叶斯”技术形式化,使这种方法在类别更广泛的问题中使用时具备更高的计算与推理稳定性。??泛型计算算法使实践者能够快速拟合用于因果推理、多层次分析、强化学习和其他许多领域的高级模型,使核心思想在统计学和机器学习中产生更广泛的影响。
因果推理、正则化上榜:权威专家盘点近50年最重要的统计学思想
这些关联可以通过其他方式表示,鲁棒性回归模型对应混合分布,而混合分布又可以被视为多层次模型,并且可以通过贝叶斯推理进行拟合。深度学习模型不仅与一种多层逻辑回归有关,还与样条曲线和支持向量机中使用的复现核心希尔伯特(Hilbert)空间相关。此外,特定统计模型又与文中列出的八种统计学思想存在什么联系呢?研究者...
重磅研究 | Nature:早产儿微生物群装配的多界生态驱动因素|Nature...
d,e,由优势菌属(d)或婴儿年龄(e)分组进行着色的真菌群落组成的PCoA图。f,通过线性混合效应模型量化临床和微生物因素对总细菌负荷的影响。g,细菌、真菌和古细菌的总丰度随时间的变化。h,在生命的每一周中能够检测到古细菌的样本比例。与细菌群落可预测动态性相反,我们发现了早产儿肠道内多种但不可预测的真菌...