Classifier-Free Guidance is a Predictor-Corrector
我们研究了无分类器指导（CFG）的理论基础。 CFG是文本对图像扩散模型的条件采样的主要方法，但与扩散的其他方面不同，它仍然保持在摇摇欲坠的理论基础上。在本文中，我们通过证明CFG与DDPM（Ho等，2020）和DDIM（Song等，2021）的相互作用来反驳共同的误解，并且CFG都不会产生gamma驱动的分布P（x | c）^γp（x）^γp（x）^{1- = {1-γ}。然后，我们通过证明它是一种预测器 - 矫正器方法来阐明CFG的行为（Song等，2020）…
AdaBoost Classifier, Explained: A Visual Guide with Code Examples
集成学习将权重放在最需要的地方随机森林解释：带有代码示例的可视化指南每个人都会犯错 — 即使是机器学习中最简单的决策树。AdaBoost（自适应增强）算法不会忽略它们，而是会做一些不同的事情：它从这些错误中学习（或适应）以变得更好。与一次生成多棵树的随机森林不同，AdaBoost 从一棵简单的树开始，并识别它错误分类的实例。然后，它构建新的树来修复这些错误，从错误中学习并在每一步中变得更好。在这里，我们将准确说明 AdaBoost 如何进行预测，通过结合有针对性的弱学习者来增强力量，就像将集中锻炼变成全身力量的锻炼程序一样。所有视觉效果：作者使用 Canva Pro 创建。针对移动设备进行了优
如何在不进行条件 dropout 的情况下将无分类器指导 (CFG) 应用于您的扩散模型？扩散模型生成采样的最新替代方案是什么？在本文中找到答案！
Classifier-Free Guidance Is a Predictor-Corrector
我们研究了无分类器指导 (CFG) 的不合理有效性。CFG 是文本到图像扩散模型的条件采样的主要方法，但与扩散的其他方面不同，它的理论基础仍然不稳定。在本文中，我们通过展示 CFG 与 DDPM 和 DDIM 的交互方式不同，并且 CFG 的采样器都不会生成伽马驱动分布，从而反驳了常见的误解。然后，我们通过展示它是一种在去噪和锐化之间交替的预测校正 (PC) 方法来阐明 CFG 的行为，我们称之为……
An overview of classifier-free guidance for diffusion models
详细了解无分类器指导的细微差别，这是当前最先进的图像生成模型（称为扩散模型）的核心采样机制。
Mapping phase diagrams with generative classifiers
作者：Oliver Morsch 由巴塞尔大学 Christoph Bruder 教授领导的研究小组与麻省理工学院 (MIT) 的同事一起开发了一种计算物理系统相图的新方法。相图很难计算 相图是物理学的基础。它们描述了 […]
Healthcare Triage Answers Your Questions, Part 2
偶尔，约翰·格林（John Green）和我坐下来回答观众的问题。这很有趣，我认为这表明。有很多，我们将其分为两个视频。这是第二个：如果观看的一半是一半，那么您就可以[…]医疗保健三角派回答您的问题，第2部分首次出现在偶然的经济学家中。
Developing a Naive Bayes Text Classifier in JAVA
在之前的文章中，我们讨论了朴素贝叶斯文本分类器的理论背景以及在文本分类中使用特征选择技术的重要性。在本文中，我们将把所有内容放在一起，并在 JAVA 中构建朴素贝叶斯文本分类算法的简单实现。分类器的代码是 […]
Retrieval Augmented Classification: Improving Text Classification with External Knowledge
何时以及如何最好地使用LLMs作为文本分类器The后检索增强分类：使用外部知识改善文本分类首先出现在数据科学方面。
Soft Computing, Volume 29, Issue 4, February 2025
1）一种地图还原算法，可以找到有定向GraphSauthor的紧密连接组件：Fujun Ji，Jidong Jinpages：1947-19662）复杂的偏好分析：基于得分的评估评估策略：用于进化的AlgorithMassauthorsauthorsauthorsauthorsaute and AlgorithMassauthor（S） 19803）基于特征选择的排名准确性的加权等级聚集：Mahdi Kheradpages：Majid Abdolrazzagh-Nezhad：1981 - 20014年）探索多样性和时间引起的建议：通过新颖的双向动态时间战争的LSTM-DNN模型ZHIPAG
Complex & Intelligent Systems, Volume 11, Issue 3, March 2025
1）CL2SUM：通过LLMS幻觉构建的提示的抽象性汇总：S）：Xiang Huang，Qiong nong，Xuan Zhang2）chaos-exhanced Metaheuristical：分类，比较，比较，比较和融合分析author（s）基于三向距离的模糊大幅度分布机，用于不平衡分类器：li liu，jinrui guo，gujun huang4）机器人操纵器的控制策略基于多任务增强式学习授课者：tao wang，tao wang，Ziming Ruan，Chong chen5）的构造轨迹： predictionAuthor(s): Feilong Huang, Zide Fan, K
LettuceDetect: A Hallucination Detection Framework for RAG Applications
如何利用Modernbert的扩展上下文窗口来构建一个令牌级别的分类器来检测幻觉的letTuceStect：针对破布应用程序的幻觉检测框架首先出现在数据科学上。
How IDIADA optimized its intelligent chatbot with Amazon Bedrock
在2021年，Applus+ Idiada是汽车行业的全球合作伙伴，拥有30多年的经验，通过设计，工程，测试和同级服务为客户开发活动提供支持，建立了数字解决方案部门。在这篇文章中，我们展示了使用Amazon Bedrock在这个基于AI的环境中为人类互动开发分类器的研究过程。
Use language embeddings for zero-shot classification and semantic search with Amazon Bedrock
在这篇文章中，我们探讨了哪些语言嵌入方式以及如何使用它们来增强您的应用程序。我们展示了如何通过使用嵌入式的属性来实现实时零击分类器，并可以添加强大的功能，例如语义搜索。
IEEE Transactions on Evolutionary Computation, Volume 29, Issue 1, February 2025
1) 具有逃逸和扩张力的约束多目标优化作者：Zhi-Zhong Liu, Fan Wu, Juan Liu, Yunchuan Qin, Kenli Li页数：2 - 152) 进化计算的知识学习作者：Yi Jiang, Zhi-Hui Zhan, Kay Chen Tan, Jun Zhang页数：16 - 303) 用于约束多目标优化的牵引种群辅助双种群和两阶段进化算法作者：Shumin Xie, Kangshun Li, Wenxiang Wang, Hui Wang, Chaoda Peng, Hassan Jalil页数：31 - 454) 用于领域自适应的具有多个部分自适应分类器的
6 Ways to Improve Your Predictive Models in Data Science
无论您想要构建完美的图像分类器、销售预测器还是价格估算器，这六个实用技巧和见解都将帮助您实现目标！
Kaleido Diffusion: Improving Conditional Diffusion Models with Autoregressive Latent Modeling
扩散模型已成为从文本描述生成高质量图像的强大工具。尽管这些模型取得了成功，但它们在采样图像中通常表现出有限的多样性，尤其是在使用高无分类器指导权重进行采样时。为了解决这个问题，我们提出了 Kaleido，这是一种通过结合自回归潜在先验来增强样本多样性的新方法。Kaleido 集成了一个自回归语言模型，该模型对原始标题进行编码并生成潜在变量，作为抽象和中间表示……
