关于主动推理中的有效推理2307

使用恒等式P(o,s)=P(s)P(o|s),VFE可以(从方程4)重写为:在第一时间步,即t=0时,我们使用关于隐藏状态D的已知先验来替代项P(st+1)。同样,在方程8中的第二项,即从我们在时间t+1从环境中收集的观测中估计隐藏状态,可以评估为似然函数A和在时间t+1收集的观测之间的点...

Free-form Flows比扩散模型提升两个数量级

虽然这似乎起初是反生产的,但实际上,优化p??(x)以匹配数据分布比优化pθ(x)以匹配数据分布更有用,因为p??(x)是我们用于从数据生成的模型。无论如何,可以简单地证明D'≥DKL(q(x)||pθ(x)),其中D'具有与Lf^-1相同的梯度(见附录A.2),因此,随着优化的增加,编码器和解码器模型都将变得更接近...

dreamcoder-arc:用于抽象和推理的神经网络 ARC-AGI

我们定义一个任务T(x,y):p为一组由程序p定义的示例(x,y),使得p(x)=y。对于一个列表处理任务,(x,y)可以包含未排序和已排序列表的对,正确的程序p是一个排序算法。对于没有输入/输出对的任务(例如,生成一个重现绘画的程序),x可以为空。DreamCoder的目标是对T中的示例进行归纳推理,以产生一个...

生成模型架构大调查 生成模型的不可能三角

它们也被称为正规化流normalizingflows,因为CoV公式确保推断出的密度p(X)被正确地正规化。这两个术语都指的是解码器是从Z到X的确定性双射映射的模型。显然,这要求dim(X)=dim(Z),并导致将x无损地编码为z再反向转换。normalizingflows正规化流的概念由(Rezende&Mohamed,2015)引入到机器学习中,有关近期...

万字迎合解读:“端到端”,让特斯拉FSD V12迎来质变?

图1.AShokElluswamy在X(原推特)上发文同时FSDV12的推出很快得到了业界的积极回应,英伟达CEO黄仁勋在接受外媒采访时高度评价“特斯拉在自动驾驶方面遥遥领先。特斯拉第12版全自动驾驶汽车真正具有革命性的一点是,它是一个端到端的生成模型。”;MichaelDell(戴尔科技集团董事长兼CEO)在X上表示“全新的V12版本令...

开源图像模型Stable Diffusion入门手册

DDIM收敛快,但效率相对较低,因为需要很多step才能获得好的结果,适合在重绘时候使用(www.e993.com)2024年11月28日。LMS是Euler的衍生,它们使用一种相关但稍有不同的方法(平均过去的几个步骤以提高准确性)。大概30step可以得到稳定结果PLMS是Euler的衍生,可以更好地处理神经网络结构中的奇异性。

2022广州车展观展指南 一文在手车展任我行

车身尺寸方面,该车的长宽高分别为4960/1960/1440mm,尺寸上与奥迪A6e-tron较为接近。轮胎的规格为倍耐力PZERO285/30ZR22,搭配全新样式的轮圈。此外,暖灰色调的「NeptuneValley」的全新车漆突出了车型的运动气质,在不同的灯光下可以呈现出更为动感的光影效果。

如何基于元学习方法进行有效的模型训练?四篇论文详细剖析元模型的...

图2.3:P空间的θ参数梯度等价于W空间的γ参数梯度。图源:[4]Warp层参数控制了理想曲面的生成,本质上控制了tasklearner的收敛目标。因此,为了积累所有任务的信息帮助提升任务适应的过程,warp层参数是通过元学习来训练得到的,目标函数表示为:

从ReLU到GELU,一文概览神经网络的激活函数

sigmoid函数是一个logistic函数,意思就是说:不管输入是什么,得到的输出都在0到1之间。也就是说,你输入的每个神经元、节点或激活都会被缩放为一个介于0到1之间的值。sigmoid函数图示。sigmoid这样的函数常被称为非线性函数,因为我们不能用线性的项来描述它。很多激活函数都是非线性或者线性和...

简述多种降维算法

。表示不确定。P是高维空间中两点距离占所有距离比重的概率矩阵,Q低维空间中两点距离占所有距离比重的概率矩阵。表示全连接神经网络的层数,表示每一层的节点个数。图1不同降维算法对比这里autoencoder是否去中心化个人觉得还是有点疑问,在处理图像数据的时候,会对输入图片做一个变到0均值的预处理,但是这个...