Review:构建有表现力且易处理的概率生成模型
VAEs可以被解释为具有无限数量组分的混合模型,其中组分连续地依赖于潜在编码,因此是不可计算的。另一方面,PC是离散的分层混合模型。[Correiaetal.,2023]观察到,即使是一个庞大的离散混合模型,例如过度参数化的PC,也无法胜过一个相对中等规模的不可数混合模型,例如一个小的VAE,这表明连续混合模型更容易泛化或更...
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...
贝叶斯方法如何帮助比较案例研究?| 研究
我们采用贝叶斯收缩法规范和估计DM-FLM模型,从其后验分布中采样G次(不包括burn-in阶段的采样),获得参数的抽样θ(g)??π(θit|D),其中D={(Xit,yit(c)obs):it∈S0}是未处理观测的集合。由于贝叶斯收缩,π(θit|D)实际上是分布的混合。步骤2:预测和整合。我们通过贝叶斯预测法,从后验预测分...
Sora:大型视觉模型的背景、技术、局限性和机遇综述 【官方论文】
传统的扩散模型[51,52,53]主要利用包括下采样和上采样块的卷积U-Net作为去噪网络骨干。然而,最近的研究表明,U-Net架构对扩散模型的良好性能并不是关键。通过整合更灵活的变换器架构,基于变换器的扩散模型可以使用更多的训练数据和更大的模型参数。沿着这一思路,DiT[4]和U-ViT[54]是首批采用视觉变换器的潜在扩...
如何实现认知神经科学概念与理论的统一?
这包括流行的深度神经网络模型(例如,识别模型[56]),其他的建模方法则更加积极地结合行动,通常是为了尽量减少感官输入与预测之间的误差,或最大化奖励,亦或两者兼顾(例如,贝叶斯模型[90],主动推理[91]或强化学习[92])。这些模型根据训练方式,能够学习执行与啮齿类动物和人类相似的复杂行为和任务(例如,导航[93])。
经典综述:自由能原理——统一的大脑理论
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的条件期望(www.e993.com)2024年10月18日。图中显示了前向驱动连接的潜在起源细胞(灰色箭头),这些连接从较低区域(例如外侧膝状核)传递预测误差到较高区域(例如V1),以及构建预测的非线性反向连接(黑色箭头)[41]。这些预测试图解释掉较低层次的预测...
国际贸易中的非线性分析与预测方法研究评述
祝树金和赖明勇(2005)[12]针对非线性时间序列预测,根据相空间重构的非线性预报思想,利用G-P算法计算饱和嵌入维,即输入层节点数,同时结合贝叶斯正则化方法确定隐层节点数,并提高网络的泛化能力,建立了一类时滞的BP神经网络预报模型(TDBPNN)。该模型选择了中国1989年1月至2003年6月进出口贸易的月度数据作为训练样本,...
自动驾驶最新的技术栈有哪些?
在图6中,我们解释了BEV和占用网络的三种模型体系结构,仅针对相机输入,仅针对LiDAR输入以及两者结合输入。图6BEV和占位网络实例仅多相机输入如图6(a)所示,多相机图像首先通过"Backbone"模块编码,如EfficientNetor/RegNet加上FPN/Bi-FPN,然后分为两路;一方面,图像特征进入"viewtransform"模块,通过深度分布或Transform...
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...
深度好文:数据科学家必会10个统计分析方法
在判别分析中,先验知道两个或多个分组或类别(clusters),然后基于已测量的特征将1个或多个新观测对象分类到一个已知类别中去。判别分析在每个类别下分别对预测变量X的分布进行建模,然后使用贝叶斯定理将这些变量转换为给定X值的对应类别的概率估计。这些模型可以是线性的或者二次方的:...