Free-form Flows比扩散模型提升两个数量级

这里,旋转Q∈R^n×n通过绕原点旋转或反射每个原子xi∈R^n来作用于x,而t∈R^n对每个原子应用相同的平移。正式地说,(Q,t)是欧几里得群E(n)的实现。上述等式(8)意味着分布p??(x)在欧几里得群E(n)下是不变的。K??hler等人(2020);Toth等人(2020)表明,如果潜在分布p(z)在群G下是不变的,...

Object-Centric:Faster Attend-Infer-Repeat 2019,场景理解建模...

由于场景中物体的数量是变化的,N也是一个随机变量,取值在零和某个Nmax之间。假设物体之间及描述符组件之间先验独立,则整个场景描述z的先验形式为p(z)=p(N)∏Ni=1p(ziwhere)p(ziwhat)。物体数量N可以通过例如分类分布或(截断的)几何分布来简单建模。姿态参数ziwhere的分布也可以采用简单的形式,...

发散级数怎样求和?_澎湃号·湃客_澎湃新闻-The Paper

在点集A上一致收敛到和函数f(x)”这个性质大大强于它在A上逐点收敛到f(x),后者的定义是:在A中一点x收敛到数f(x),是指对于任意的正数ε,存在自然数N=N(x,ε),使得当n>N时,。由此可见,逐点收敛定义中的自然数N不仅依赖于ε,也依赖于x。至于一致收敛,在它的定义中,自然数N取值不依赖于A中的点...

概率分布通用逼近器 universal distribution approximation

将普遍性形式化为收敛级数的形式是有用的,因为它(i)表明所讨论的分布p(x)可能不属于P,以及(ii)级数索引n通常反映了与计算需求相对应的基础模型的超参数(例如,网络的深度)。我们暂且没有给出“pn(x)当n→∞时收敛到p(x)”的确切定义,因为我们可能会考虑不同的收敛变体。现有文献关于基于仿射...

模型攻击:鲁棒性联邦学习研究的最新进展

考虑到本地客户端中数据与全局数据的非独立同分布问题(Non-IID),每个本地模型可能远离目前的全局模型。当全局模型收敛时,这些偏差开始抵消。因此,攻击者按照下式处理拟提交的模型:这种攻击将后门模型X的权重缩放为γ=n/η,以确保后门在平均化中能够存活,最终导致全局模型被X取代。一个不知道n和η的攻击...

EJN最新综述:在稳态和病理性大脑中小胶质细胞个体发生和成熟

Ndnf被认为是一种新皮质神经胶质状中间神经元的选择性标记物,这是一种也被认为存在于外侧缰核的神经元亚群(www.e993.com)2024年11月24日。我们发现,虽然Ndnf主要选择性表达在1层抑制神经元(红色),但它也在皮层更深层的一些推测为兴奋神经元(绿色)中表达。在外侧缰核内,Ndnf由假定的兴奋性神经元(绿色)表达,不受特定神经元亚类的限制。

广发证券|9月以来的宏观交易主线:大类资产配置月度展望

(3)日本股市月内呈倒N型走势,新首相“石破冲击”是下旬大幅调整的触发剂,石破茂支持逐步回归正常利率环境以提振日元;(4)大宗商品多数上涨,国际定价的铜油分化,国内定价商品下旬反弹幅度较大,生意社BPI月末触底反弹;(5)美元指数边际走弱;人民币汇率因为叠加风险偏好回升,边际变化更为显著,离岸人民币一度收复7.0关口...

视频生成经典模型资源(一):TGAN、VGAN、MoCoGAN、SVG、vid2vid...

G0用z0(从分布P_G0(z0)中随机抽样得到)作为输入,生成一系列潜在变量z1。G1使用z0和z1作为输入,输出为视频。为了解决原始GAN训练不稳定的问题,引入了WGAN,又因为TGAN对WGAN中的参数比较敏感,作者将WGAN中的权值分割方法用SVC方法代替,从而使得模型更加稳定,并且在损失函数不同于传统时仍然能够成功的训练。TGAN的...

π的5个著名公式及其证明——圆周率是永恒的,不变的真理

调和级数是一个无限级数,每一项是其下标的倒数。如果将前n项相加,可以得到一个有限的部分和。当n趋向于无穷大时,这个和会趋向于无穷大。然而,巴塞尔问题要求计算这个级数的无穷和,即所有项相加的结果。这个结果的证明涉及到复变函数、级数收敛性、调和函数等数学知识,被认为是数学史上的一个经典结果。巴塞尔问题的...

解集基底互素定理可判定黎曼假设中的狄利克雷特征无扩域通解

根据狄利克雷特征即线性算子X(n)作用二元素数基底方程p+q=2n,其方程左边偶数集不扩域性质以及方程右边素数均值的项数增加(非二项式素数基底)会缩域的特点可推出西格尔零点不存在,因为除了二项式素数方程会左右同构外,即此情形黎曼zate函数二项式或多项式素数特征G(p)所对应的与素数均值的特征值数乘以及与二项式素数...