VQ-VAE:矢量量化变分自编码器,离散化特征学习模型

VQ-VAE:矢量量化变分自编码器,离散化特征学习模型VQ-VAE是变分自编码器(VAE)的一种改进。这些模型可以用来学习有效的表示。本文将深入研究VQ-VAE之前,不过,在这之前我们先讨论一些概率基础和VAE架构。后验和先验分布证据下界(ELBO)在机器学习模型中,大多数后验分布都相当复杂。我们使用变分推理这一基...

森锐科技取得基于分层矢量化的人脸特征向量优化方法专利,增强了...

专利摘要显示,本发明公开一种基于分层矢量化的人脸特征向量优化方法,为了将两张照片映射到同一特征空间中进行比较,以基于分层矢量化的人脸特征向量优化结合深度神经网络,甚至双层深度神经网络,实现不同图像空间到相同特征的空间映射。在特征空间中,相同身份人脸图像的类内差异变小,而不同身份人脸图像的类间差异变大,从而...

6G矢量信号源的原理 是德科技E4438C经典之作

E4438C矢量信号发生器信号特征:250kHz---1GHz、2GHz、3GHz.4GHz或6GHz+17dBm输出功率1GHz和20kHz偏置时,相位噪声小于-134dBc(典型值)E4438C矢量信号发生器调制和扫描:AM、FM、相位和脉冲ASK、FSK、MSK、PSK、QAM、定制I/Q频率和功率的步进扫描或列表扫描E4438C矢量信号发生器基带...

基于电流特征分析的电机故障诊断研究进展

为了阐明基于电流信号的电机故障诊断,本节分析了轴承故障、定子绕组匝间短路、转子断条和气隙偏心等故障的产生机理,并给出了电流信号中相应的故障特征频率。2.1轴承故障轴承缺陷会在电机运行过程中引起周期性振动。这种周期性振动频率又称滚动轴承故障振动特征频率,与轴承的几何形状、损坏位置和转速有关。滚动轴承内圈...

基于事件的光流矢量符号体系结构

基于事件的光流矢量符号体系结构httpsarxiv/abs/2405.08300摘要从特征匹配的角度来看,事件摄像头的光流估计涉及通过比较伴随事件帧之间的特征相似性来识别事件对应关系。在这项工作中,我们为事件帧引入了一种有效且稳健的高维(HD)特征描述符,利用向量符号架构(VSA)。VSA中相邻变量之间的拓扑相似性有助于增强...

矢量智控L3级水务智能化 原水泵房智能控制“稳、准、省”

矢量智控泵房智能控制系统基于REVIVE平台,运用先进的数据驱动强化学习环境虚拟技术,通过深度神经网络模型从泵房历史运行数据中克隆和模拟出泵房运行环境(www.e993.com)2024年11月19日。环境模型能够精确捕捉泵组频率、扬程与流量、以及管路压力、流量等数据特征之间的细微变化和内部联系,从而精准地推理出单泵、泵组以及管路的工况点。此外,结合离心水泵运...

要性能还是操控!汽车四轮驱动和后轮驱动有哪些区别

目前使用的全轮驱动系统已经经过了改进,使动力分配能够与道路和地形条件相匹配。这是全轮驱动系统和后轮驱动系统之间的巨大差异,扭矩矢量控制是智能全轮驱动系统的一个特点,允许将动力传送到车轮上,帮助车辆平稳行驶。全轮驱动正在成为一项性能特征如今,许多高端高性能汽车都采用全轮驱动而非后轮驱动,以获得更好的驾...

你和ChatGPT理解语言的方式一样吗?从表征对齐角度比较人工神经...

注1:有些研究者宣称表征一定要有明确的物理或功能含义,但有些研究者认为表征不具有具体含义,但我们可以用一个高维矢量,矩阵或张量来表示即可。在后文所阐述的对齐背景下,我们往往采纳后者的定义。了解计算机视觉的朋友会发现,人工神经网络尤其是卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)在视觉任务中有类似的...

周洪福等:工程扰动诱发川西杜米滑坡复活变形特征及机理分析

吴瑞安等[4]归纳了青藏高原东缘古滑坡复活的主要特征:(1)古滑坡的复活呈现多期次、多分区、多级滑带的变形特点,级序越低稳定性越差;(2)古滑坡有的沿着老滑面重新滑动,有的孕育新的次级滑面;(3)坡脚开挖容易造成古滑坡的局部迅速解体破坏,而水的入渗、河流侵蚀等则导致滑坡发生缓慢蠕滑复活;(4)古滑坡前缘...

2024比亚迪梦想日带来了哪些“硬货”?

传感链是传感链是整车的感知系统,它包含了整车数百种物理传感和多模态算法的软传感,软硬结合,高效协同。比如,当发生高速爆胎这种极易带来危险交通事故的状况时,我们可以让车辆做到联动多维传感器,融合感知车辆信息,快速识别车轮状态,结合四电机矢量控制,让车辆就算是在每小时120公里的车速下爆胎,仍能保持整车不失稳,...