理解从深度生成模型到易处理概率电路的提炼过程

具体来说,由于概率电路要求的离散潜在变量赋值与神经网络的连续表示之间存在不匹配,因此通常使用一次性离散化方法。然而,这会导致大量信息丢失,从而降低建模性能。为了解决这个问题,我们提出了一种渐进增长算法,利用来自概率电路的反馈进行动态聚类,从而最小化离散化造成的性能损失。渐进增长算法还能够利用可重用的子结构,...

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...

VQ-VAE:矢量量化变分自编码器,离散化特征学习模型

KL散度项则充当正则化机制。变分自编码器(VAE)标准的自编码器将输入映射到潜在空间中的单个点。然而,VAE的编码器输出概率分布的参数(均值和方差)。模型从这个分布中采样一个点,然后将其输入到解码器中。我们使用ELBO作为损失函数。VAE存在后验崩溃的问题:模型中的正则化项开始主导损失函数,后验分布变得与先验...

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

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。SSM是卷积系统。SSM是线性时不变系统,可显式表示为连续卷积。此外,离散时间版本可以在使用离散卷积进行训练时并行化,从而实现高效训练。因此,SSM是一种通用序列模型,在并行和序列环境以及...

纳米硬件的计算框架v1

当前的开发策略类似于汇编编程,从提出算法思想到设计由中央处理器执行的实际机器指令,整个工作都留给了开发人员。因此,最近令人印象深刻的纳米级硬件发展[Karunaratneetal.,2020],[Lietal.,2016]需要辅之以为这种硬件创建计算框架,能够抽象和简化新功能的实现,包括程序的设计。最后但同样重要的是,大多数纳米...

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...

用生物六边形空间语义指针的连续状态表示改进强化学习

该算法首先从超参数空间中随机采样,然后通过从实现更高性能的区域采样来进行。因此,每次NNI实验确定了在超参数随机选择下可实现的性能。对于HexSSP网络和所有状态离散化,进行了100次这样的NNI实验。所有NNI实验中固定了随机种子。超参数优化是在表1中指定的参数范围内进行的,这些范围是基于在与当前工作类似的导航任务...

扩散模型概述:应用、引导生成、统计率和优化

类似于在某些类别中生成图像,文本到图像合成的条件扩散模型学习条件分布P(x=图像|y=文本提示)并允许从其中采样。在更复杂的合成系统中,实施了一些微调步骤,以进一步实现抽象提示条件并提高生成图像的质量。例如,[78]将离散化的反向过程(2)重新表述为有限视界马尔可夫决策过程(MDP)。状态空间表示图像,条件得分...

生成模型的流形、KL的正式严格定义

事实上,去量化-即向以离散化以适应连续密度模型的数据添加噪声的做法-是非常常见的(Theis等人,2016年;Dinh等人,2017年;Ho等人,2019年),并且可以进一步被证明是避免流形过拟合的一种方式。不幸的是,已经证明仅仅添加高斯噪声并不足以经验性地避免流形过拟合(Zhang等人,2020a;Loaiza-Ganem等人,2022a;b)。

示波器那些事儿--之采样率

采样率(SamplingRate)顾名思义就是“采样的速率”,就是单位时间内将模拟电平转换成离散的采样点的速率。采样过程反映了数字示波器的本质:将模拟信号离散为一个一个的采样点。数字示波器区别于模拟示波器的一个最大不同是将模拟信号进行离散化。在数字世界里,永远只有0和1。如何将那些各种不同形状的模拟信号转换成...