...作者还是清华校友,把休假总裁Greg都炸出来了两步采样,50倍加速...

论文指出,现有一致性模型主要采用离散时间步训练,这种方法会引入额外的超参数并容易产生离散化误差。尽管连续时间公式可以避免这些问题,但之前的工作中连续时间一致性模型始终面临训练不稳定的挑战。为此,论文首先提出了TrigFlow,巧妙地统一了EDM(ExponentialDiffusionModel)和FlowMatching两种方法。TrigFlow使扩散过程、...

VQ-VAE:矢量量化变分自编码器,离散化特征学习模型

离散表示可以有效地用来提高机器学习模型的性能。人类语言本质上是离散的,使用符号表示。我们可以使用语言来解释图像。因此在机器学习中使用潜在空间的离散表示是一个自然的选择。首先,编码器生成嵌入。然后从码本中为给定嵌入选择最佳近似。码本由离散向量组成。使用L2距离进行最近邻查找。在反向传播过程中,通过嵌入选...

光精漫谈 | 黑神话悟空出世:身临其境3D渲染技术

(1)世界是“离散”的光栅化渲染管线是当前主流的3D图形渲染方法之一,广泛应用于游戏中。其工作原理是将三维场景的几何数据(如多边形、顶点等)转换为二维图像,即将顶点信息连接形成的基本几何图元(如三角形)映射到二维的屏幕像素上。根据图元的顶点位置进行着色。光栅化渲染虽然高效,但是相比较光线追踪等物理更精确的渲...

电源ADC采样原理及常用采样电路

ADC(模数转换器)采样是将模拟信号按照一定的采样频率进行离散化然后转换为数字信号的过程,通常包括采样、保持、量化和编码四个步骤。1)采样采样主要实现模拟信号的离散化处理,即将连续的模拟信号转换为一系列时间间隔相等的模拟信号。采样的间隔由采样频率决定,频率越高采样得到的信号越接近原始信号。但较高的采样频率...

挑战Transformer的Mamba是什么来头?作者博士论文理清SSM进化路径

SSM是连续的。SSM本身是一个微分方程。因此,它可以执行连续时间模型的独特应用,如模拟连续过程、处理缺失数据,以及适应不同的采样率。SSM是循环的。可以使用标准技术将SSM离散化为线性recurrence,并在推理过程中模拟为状态循环模型,每个时间步的内存和计算量保持不变。

斯坦福博士图解AlphaFold 3:超多细节+可视化还原ML工程师眼中的AF3

这会为每个模板生成一个NtokenxNtoken大小的矩阵(www.e993.com)2024年11月23日。不过,距离并不是用数值来表示,而是将距离离散化为「距离直方图」。然后,我们向每个直方图添加元数据,关于每个token属于哪个链、该token是否在晶体结构中得到解析、以及每个氨基酸内部的局部距离信息。然后,我们对这个矩阵进行掩码,只查看每条链内部的距离(忽略链之间...

生成模型的流形、KL的正式严格定义

然后,方程46中的(离散化的)正向过程对应于后验分布的固定变分近似(给定数据的潜变量),而方程48中的反向过程提供了一个似然项(给定潜变量的数据)。由此产生的模型,类似于变分自动编码器(第4.1.2节),可以通过最大化ELBO(类似于方程23)或其重新加权版本来训练。Song等人(2021a)建立了另一种基于得分的扩散模型与...

纳米硬件的计算框架v1

待分析的动态系统与其计算机实现、噪声等之间的任何偏差都会导致模拟计算机中不可控的误差累积。VSA运算利用向量的模拟运算,无需离散化。然而,当合成的VSA向量与项目存储器中的条目匹配时,离散化发生在整个向量水平上。因此,VSA可以在纳米尺度硬件的高维状态空间中利用(可能非常)噪声动态,同时仍然防止误差累积。

CTA拥抱机器学习-预测式信号初探

可以将变量缺失的一部分通过映射得到数值,巧妙的处理缺失值;二是异常值不敏感,对数据噪声有一定的抑制能力;三是较好的离散方法,对于连续型的变量,在制作分箱时提供了较好的离散化方式,使得信息损失较小;最后通过编码的方式,可以将连续型特征变量和离散型特征变量有效的融合在一起,在后续的拟合工程中能够将不同种类...

扩散模型概述:应用、引导生成、统计率和优化

扩散模型通过模拟(3)的离散化来生成数据,适当的步长是常见的做法。通常的做法是设置步长为O(1/1000)的顺序,以便将反向随机微分方程(SDE)(3)离散化成数百个步骤[9,64,94]。值得一提的是,模拟数千步的反向过程以生成一个样本是耗时的。加速扩散模型的采样速度是一个活跃的研究方向[64-74]。一些值得注意...