XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System下降算法
使用分布式变异推理
摘要 - 多机器人同时本地化和映射（SLAM）使机器人团队通过依靠环境的共同地图来实现协调的任务。通过对机器人观测的集中处理来构建地图是不可取的，因为它会产生单个失败点并重新存在预先存在的基础架构和显着的通信吞吐量。本文将多机器人对象猛击制定为通信图上的变异推理问题，受不同机器人主导的对象估计的共识约束。为了解决该问题，我们开发了一种分布式的镜面下降算法，并在通信机器人之间实施了正则化的共识。使用算法中的高斯分布，我们还为多机器人对象大满贯提供了分布式多状态约束Kalman滤波器（MSCKF）。对真实和模拟数据的实验表明，与单个机器人大满贯相比，我们的方法改善了轨迹和对象估计，同时与集中的多机器人大满贯相比，在大型机器人团队中实现更好的缩放。
通过逆问题的VAE的混合模型进行多种学习
用生成模型代表一系列非常高维数据在实践中已显示出非常有效的计算。但是，这要求数据歧管允许全局参数化。为了代表任意拓扑的多种流形，我们建议学习变分自动编码器的混合模型。在这里，每个编码器对代表一个歧管的一个图表。我们提出了一个模型权重估计的最大似然估计的损失函数，并选择一个为我们提供图表及其倒置的分析表达的体系结构。一旦学习了流形，我们就将其用于解决逆问题，通过最大程度地减少到学习歧管的数据实现项。为了解决最小化的问题，我们提出了在学习歧管上的riemannian梯度下降算法。我们证明了用于低维玩具示例的方法，以及某些图像歧管上的脱张和电阻抗层造影。关键字：多种学习，混合模型，变异自动编码器，Riemannian优化，反问题
二氧化碳在3D混凝土印刷结构的特性上的潜力
光子神经网络（PNN）已成为传统电子神经网络的有前途的替代品。然而，PNN的培训，尤其是在传统实践中被认为是高度有效的分析梯度下降算法的芯片实施，这仍然是一个重大挑战，因为物理系统并非差异。提出了诸如无梯度和数值梯度方法之类的训练方法，但它们却没有过度测量和有限的可伸缩性。最新的原位培训方法也受到成本挑战，需要昂贵的在线显示器和频繁的光学I/O切换。在这里，提出了一种物理感知的分析梯度培训（PAGT）方法，该方法在分裂和串联策略中计算分析梯度，从而克服了芯片在PNNS训练中造成的不良性引起的差异。在芯片上实施了多种训练案例，尤其是生成对抗网络，与原位方法相比，时间消耗显着降低（从31 h到62分钟），能源消耗降低了四倍。结果为训练混合光子 - 数字电子神经网络提供了低成本，实用和加速的解决方案。
![机器学习[2：0：2 = 3]课程内容](/simg/g:\will\search\icon\source\3\3c3c5fbc077e812f9f79c8e1f3d650d5b5baa120.webp)
机器学习[2：0：2 = 3]课程内容
机器学习简介。必需图书馆和工具（Scipy，Numpy，Pandas，Graphviz，Seaborn，Matplotlib软件包）。学习类型 - 受监督和无监督的学习。问题类型 - 回归，分类和聚类；机器学习的应用。讨论关键概念，例如成本函数，优化 - 梯度下降算法。采样，决策界限，模型不合适和过度拟合以及偏见变化权衡，成本敏感模型，电感偏见。贝叶斯学习：概率的基础，贝叶斯规则，生成与判别模型，贝叶斯规则 - 参数估计，最大似然。监督学习：解决回归问题 - 线性回归，正则化 - 脊和拉索。解决分类问题 - 逻辑回归，SVM，决策树。合奏 - 决策森林，包装和增强。无监督的学习：聚类-DBSCAN和桦木。异常检测 - 密度估计。加强学习简介。通过主成分分析缩小维度，内核主成分分析。人工神经网络简介。模型验证和选择：准确性，置信区间，混淆矩阵，精度，召回和其他指标，超参数调整，交叉验证，引导程序和ROC曲线，R平方等等。模型部署 - 在基于云的服务器中部署机器学习模型。
物理限制的深度偏置点扩散函数模型：朝向非视线成像重建
摘要。非线视线（NLOS）成像已成为一种突出的技术，用于从经历多种弥漫性反射的图像中重建遮盖的对象。这种成像方法由于其广泛的潜在应用而引起了各种领域的关注，包括遥感，救援操作和智能驾驶。然而，准确地对入射光方向进行建模，该方向携带能量并由检测器捕获，并在随机扩散反射方向中捕获，这构成了巨大的挑战。这一挑战阻碍了NLOS成像的精确前进和逆物理模型的获取，这对于实现高质量重建至关重要。在这项研究中，我们提出了一个使用随机角度跟踪的NLOS成像系统的点扩散函数（PSF）模型。此外，我们引入了一种重构方法，称为物理受限的反向网络（PCIN），该方法通过利用PSF约束和卷积神经网络的优化来建立准确的PSF模型和逆物理模型。PCIN方法在正向PSF模型的约束下随机初始化参数，从而消除了传统深入学习方法需要的广泛训练数据集的需求。通过交替的迭代和梯度下降算法，我们迭代优化了PSF模型和神经网络参数中的分散反射角。结果表明，PCIN不需要大量实际的地面数据组来实现有效的数据利用。此外，实验发现证实了所提出的方法可以高精度有效地恢复隐藏的对象特征。
![arXiv:2212.03796v3 [quant-ph] 2024 年 10 月 4 日](/simg/g:\will\search\icon\source\5\556eb4fe5062250c9ddec40d867b5a857c06018f.webp)
arXiv:2212.03796v3 [quant-ph] 2024 年 10 月 4 日
在本文中，我们应用量子信道和开放系统状态演化的理论，提出了一种用于量子隐马尔可夫模型 (QHMM) 的酉参数化和高效学习算法。我们将任何具有非平凡算子和表示的量子信道视为具有隐藏动态和可测量发射的随机系统。通过利用量子信道更丰富的动态，特别是通过混合状态，我们证明了量子随机生成器比经典生成器具有更高的效率。具体而言，我们证明了可以在量子希尔伯特空间中使用比经典随机向量空间少二次的维度来模拟随机过程。为了在量子硬件上的电路计算模型中实现 QHMM，我们采用了 Stinespring 的扩张构造。我们表明，可以使用具有中间电路测量的量子电路有效地实现和模拟任何 QHMM。在酉电路的假设空间中，可行的 QHMM 学习的一个关键优势在于 Stinespring 扩张的连续性。具体而言，如果通道的酉参数化在算子范数中接近，则相应通道在钻石范数和 Bures 距离中也将接近。此属性为定义具有连续适应度景观的高效学习算法奠定了基础。通过采用 QHMM 的酉参数化，我们建立了一个正式的生成学习模型。该模型形式化了目标随机过程语言的经验分布，定义了量子电路的假设空间，并引入了一个经验随机散度度量——假设适应度——作为学习成功的标准。我们证明，该学习模型具有平滑的搜索景观，这归因于 Stinespring 扩张的连续性。假设空间和适应度空间之间的平滑映射有助于开发高效的启发式和梯度下降算法。我们考虑了四种随机过程语言的例子，并使用超参数自适应进化搜索和多参数非线性优化技术训练 QHMM，这些技术应用于参数化的量子拟设电路。我们通过在量子硬件上运行最优电路来确认我们的结果。
国际应用科学与研究杂志
doi：https：//doi.org/10.56293/ijasr.2025.6309 IJASR 2025第8卷第8期，1月1日至2月1日ISSN：2581-7876摘要：有效的灌溉实践对于增强作物的产量至关重要，同时巩固了面对面的水资源，尤其是在面对面的水资源中，尤其是在面对面的水资源中。传统的灌溉方法通常会导致水分分布不平，水分损失过多，从而影响农作物的数量和质量。为了应对这些挑战，技术和算法方法的最新进步为更精确的灌溉系统铺平了道路。本研究旨在开发一种随机学习算法专门设计的，旨在优化滴灌系统中自行车阀的构型，该算法以其直接向植物根传递水的效率而闻名。随机梯度下降算法的实现允许对阀门参数进行动态调整。这些调整是根据从整个灌溉网络中安装的流量传感器收集的实时反馈进行的。这样的响应系统增强了灌溉实践适应不同条件的能力，包括土壤水分水平和作物需求的变化。这一创新方法的有效性得到了显着结果的证明，观察到流量均匀性的15％提高。这种改善的均匀性可确保每种工厂获得适当数量的水，从而促进更健康的生长和最大化的产量。此外，与传统的灌溉方法相比，该研究记录的水消耗降低了10％，强调了大量节省的潜力。这些进步不仅对农民有益，而且为农业中更可持续的水管理实践做出了贡献。最终，这项研究代表了农业实践中迈出的一步，强调了动态系统在优化资源使用方面的重要性。通过在灌溉系统中采用随机学习，农民可以提高作物生产率，同时促进可持续的实践，从而为子孙后代提供水资源。随着该领域的持续发展，进一步提高灌溉效率的潜力仍然有望。关键字：随机学习；滴灌；自行车阀；优化;水管理