生成模型架构大调查 生成模型的不可能三角
请注意,我们将用概率密度p(X)来表达变量变化公式,而在实践中,它们主要以对数密度logp(X)的等价但在数值上更稳健的形式使用。所有结果都可以轻松地转移到该约定中。3双射流双射流是变量变换公式出现的典型设置。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。
探索神经网络规模下限,MNIST-1D数据集迈出了第一步
从一个ELU形状开始,我们使用基于梯度的元学习来寻找在MNIST-1D数据集上训练的神经网络的最佳激活函数。激活函数本身由第二个(元)神经网络进行参数化。请注意,上图中ELU基线(红色)被tanh基线(蓝色)所遮挡。我们将这个激活函数转移到在MNIST和CIFAR-10图像上训练的卷积模型上,发现它达到了中等的性能。特别是在优化的...
...伐谋主题【自动驾驶专题系列之四:自动驾驶高精度定位——确定...
1.3.1、基于卷积神经网络算法的机器视觉体系无法完美解决感知问题自动驾驶的感知体系一般为基于卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)的机器学习体系。在我们过去的观点中,随着算力的提升和网络的深入,CNNs体系可以捕捉到更多的特征值,从而使其识别准确率达到或超过人类的水平。我们认为,现有的机器学习体系从...
自动驾驶的社会交互:一个综述和思考
确定一个驾驶员是否会与另一个驾驶员(直接或间接)交互的一种直接方法是检查他们近期的路径是否冲突。如果路径冲突,则会发生交互,否则不会发生交互。该检查方法即冲突点的定义,“靠近车辆路径合并、分流或交叉区域的位置。”假设只有潜在冲突的车辆才能相互交互,简化了交互场景,这与日常驾驶过程中的人类直觉一致。可以...
汽车激光雷达行业研究报告:激光雷达当前的三个预期差
长期来看,我们对2030年全球车载激光雷达市场空间进行预估,中性情况下有望达168亿美元,主要不确定性仍来自乘用车智能驾驶对激光雷达的需求情况。2022年:车载激光雷达出货量低于预期,美股公司普遍承压2022年,全球乘用车载激光雷达出货量约15万颗,整体不及预期。我们以自下而上的方法,对2022年全球...
【华泰金工林晓明团队】基金业绩持续性的规律与策略构建——采用...
我们通过计算国证成长指数(3126.574,-21.86,-0.69%)和国证价值指数(5807.550,-9.65,-0.17%)的半年度收益率并求其差值,来判断每个区间内的市场风格(www.e993.com)2024年9月8日。下图表中若某点落入正值区间,则该时点之前的半年内市场由成长风格主导,若某点落入负值区间,则该时点之前的半年内市场由价值风格主导。
【干货分享】拉曼光谱32个常见问题汇总!
1.可以找相关的拉曼书上有一些特征峰的波数,自己对照分析。也可以在仪器软件中的标准谱图搜索,不过标准谱图不太多的。2.如果你有数据库可以先比对一下能否确定物质种类,其次可以对峰位、信号强度等信息用曲线拟合方式进行分析。请教作激光拉曼测试,样品如何预处理?
腾讯AI Lab联合清华、港中文,万字解读图深度学习历史、最新进展与...
接下来是更一般的情况,使用ReLU加偏差的GCN又如何呢?H_L将收敛到一个特定子立方体O(M,r)的表面上。首先,我们写出带偏差的GCN的公式:很显然,由于b_l到子空间的距离是一个常量,因此其收敛性就满足:可以看到,当l趋近无穷大时,不等式右侧部分就是一个无穷等比序列的和:...
电力现货市场|广东全月试结算价格波动规律揭秘
最后,我们对以上DNN的确定性预测结果进行置信区间预测(确定性预测DNN+EC相比其它算法预测精度最高),以误差统计方法估算8月31日各个时刻可能出现的日前价格上下限(90%置信区间)。从预测结果来看,8月31日置信区间预测的上下限覆盖了96%的真实值,说明通过置信区间预测可以为交易风险控制提供有力保证。
主动配电系统安全受挑战 可靠性评价体系如何建立
上述通用停运表模型反映了可再生资源变化引起的分布式电源功率输出的不确定性。另一个方面,基于通用停运表的分布式电源多状态模型具有较好的通用性。当分布式电源为不同类型时,其有不同的额定容量和强迫停运率,通过应用通用停运表的并联卷积计算,可以得到不同类型机组的综合停运表。因此,该模型可以很容易处理不同类型...